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垃圾邮件给人们带来了极大的困扰,而图像型垃圾邮件使得传统的反垃圾邮件技术失去了检测能力。在分析图像型垃圾邮件特点的基础上,首先针对传统的SUSAN算子,提出一种自适应阈值SUSAN算法;其次通过源于专家经验的启发性知识筛选图像中的垃圾区域;最后,引入机器学习的支持向量机分类方法。实验表明,论文设计的方法具有很好的鲁棒性与较高的精确度,能够过滤掉图像型垃圾邮件。