通信学报 ›› 2013, Vol. 34 ›› Issue (Z2): 1-3.doi: 10.3969/j.issn.1000-436x.2013.Z2.001
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冯兵1,2,李芝棠1,2,3,花广路1,2
Bing FENG1,2,Zhi-tang LI1,2,3,Gang-lu HUA1,2
摘要:
为了逃避基于文本的垃圾邮件系统的检测,越来越多的垃圾邮件制造者将文本信息嵌入到图像中。为了有效地检测出图像型垃圾邮件,提出了一种基于灰度—梯度共生矩阵(GGCM,gray-gradient co-occurrence matrix)的图像型垃圾邮件识别方法。先通过灰度—梯度共生矩阵提取图像的特征信息,然后运用最小二乘支持向量机(LS-SVM,least squares support vector machines)进行分类。实验表明,该方法具有较高的分类精度和较好的实时性。
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