本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合的垃圾郵件過濾系統(tǒng)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,郵件服務(wù)也隨之普及,但是隨之而來的垃圾郵件也日益增多,尤其是近年來圖片型垃圾郵件的泛濫成災(zāi),給我們的帶來諸多不便。因此,如何有效快速的過濾垃圾郵件,尤其是圖片型垃圾郵件已成為互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域一個亟待解決的問題。本文在現(xiàn)有的成熟的文本垃圾郵件過濾的基礎(chǔ)上,重點研究并實現(xiàn)了對圖片型垃圾郵件的過濾。提出了基于多特征融合的組合過濾器的設(shè)計與實現(xiàn),通過對垃圾郵件圖片進行多個特征提取,然后使用各個特征分別訓練出多個單特征圖片過濾器,然后組合多個單特征過濾器構(gòu)成組合的多特征過濾器,從而達到過濾效果的最優(yōu)化并方便后期新特征的添加與原有特征的刪除。本文同時結(jié)合業(yè)已成熟的文本過濾技術(shù),也對圖片型垃圾郵件中的文本進行了過濾。本文的主要工作如下:1.首先介紹了垃圾郵件的產(chǎn)生背景,給新出現(xiàn)的圖片型垃圾郵件做了一個定義,分析其影響及檢測它們的難點。2.分析常用的垃圾郵件過濾技術(shù)與常用的垃圾郵件分類算法,重點討論了SVM與貝葉斯分類算法的理論與應(yīng)用,并分析它們其各自的優(yōu)缺點與適用范圍。3.分析了現(xiàn)有的垃圾郵件圖片與非垃圾郵件圖片的在顏色特征、紋理特征、形狀特征等方面的區(qū)別,提出了由各個單獨的特征進行訓練,得到單特征過濾器,然后由各個單特征過濾器組合而成構(gòu)成融合的多特征過濾器的垃圾郵件過濾方式。4.簡單實現(xiàn)一個基于樸素貝葉斯的中文文本分類器,主要用于對垃圾郵件中包含的文本部分進行過濾。5.設(shè)計并實現(xiàn)多個單特征垃圾郵件圖片過濾器,然后融合多個垃圾郵件單特征過濾器,構(gòu)成一個基于多特征融合的組合垃圾郵件圖片過濾器。6.實現(xiàn)一個簡單的郵件接收客戶端,集成已實現(xiàn)的文本過濾器和圖片過濾器,簡單演示圖片的過濾。7.詳細測試了各個單特征圖片過濾器、組合圖片過濾器、文本過濾器等。
【關(guān)鍵詞】：文本過濾 中文分詞 圖片過濾 特征提取
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.098
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-11
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究目的與意義9-10
• 1.3 本文的主要工作10
• 1.4 論文的組織安排10
• 1.5 本章小結(jié)10-11
• 2 垃圾郵件過濾相關(guān)技術(shù)11-20
• 2.1 垃圾郵件簡介11-12
• 2.1.1 產(chǎn)生背景11
• 2.1.2 郵箱獲取方法11
• 2.1.3 垃圾郵件定義11
• 2.1.4 垃圾郵件的影響11-12
• 2.2 圖片型垃圾郵件簡介12-14
• 2.2.1 圖片型垃圾郵件的定義12
• 2.2.2 圖片型垃圾郵件特點12-13
• 2.2.3 圖片型垃圾郵件檢測難點13-14
• 2.3 常用垃圾郵件基本過濾方法14-15
• 2.3.1 黑名單過濾技術(shù)14
• 2.3.2 基于行為的郵件過濾技術(shù)14
• 2.3.3 基于規(guī)則的郵件過濾技術(shù)14
• 2.3.4 基于統(tǒng)計的郵件過濾14-15
• 2.4 圖片型垃圾郵件過濾方法15
• 2.4.1 基于圖片元數(shù)據(jù)特征的過濾方法15
• 2.4.2 光學字符識別（OCR）技術(shù)15
• 2.4.3 基于圖像內(nèi)容分析的過濾技術(shù)15
• 2.5 常用垃圾郵件過濾算法15-19
• 2.5.1 貝葉斯算法16-17
• 2.5.2 支持向量機算法17-19
• 2.6 本章小結(jié)19-20
• 3 基于多特征融合的垃圾郵件過濾系統(tǒng)分析20-32
• 3.1 郵件相關(guān)技術(shù)20
• 3.1.1 RFC82220
• 3.1.2 MIME20
• 3.2 業(yè)務(wù)流程分析20-26
• 3.2.1 文本過濾器分析21-22
• 3.2.2 圖片過濾器分析22-24
• 3.2.3 文本過濾預(yù)處理24-25
• 3.2.4 文本特征篩選25-26
• 3.3 圖片過濾預(yù)處理26-31
• 3.3.1 元數(shù)據(jù)特征分析26-27
• 3.3.2 文本特征分析27-29
• 3.3.3 視覺特征分析29-31
• 3.3.4 噪音特征分析31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 4 基于多特征融合的垃圾郵件過濾系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)32-46
• 4.1 總體設(shè)計32-33
• 4.1.1 設(shè)計目標32
• 4.1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)32-33
• 4.2 開發(fā)工具簡述33-34
• 4.2.1 OpenCV簡述34
• 4.2.2 JavaMail簡述34
• 4.2.3 Window Builder簡述34
• 4.3 圖片過濾詳細設(shè)計與實現(xiàn)34-38
• 4.3.1 單特征圖片過濾器模塊設(shè)計34-35
• 4.3.2 單特征圖片過濾器流程設(shè)計35-36
• 4.3.3 單特征圖片分類算法的選擇及實現(xiàn)36-37
• 4.3.4 組合圖片過濾器37
• 4.3.5 元數(shù)據(jù)特征過濾器37
• 4.3.6 平均RGB過濾器37
• 4.3.7 顏色直方圖過濾器37-38
• 4.3.8 幾何矩（Hu矩）過濾器38
• 4.3.9 邊緣方向直方圖過濾器38
• 4.3.10 結(jié)果匯總38
• 4.4 文本過濾器的設(shè)計與實現(xiàn)38-41
• 4.4.1 文本過濾器的設(shè)計39
• 4.4.2 分詞模塊的設(shè)計與實現(xiàn)39-40
• 4.4.3 分詞篩選模塊設(shè)計與實現(xiàn)40-41
• 4.4.4 判斷模塊41
• 4.5 簡單界面展示41-45
• 4.6 本章小結(jié)45-46
• 5 測試與分析46-51
• 5.1 算法性能評測標準46-47
• 5.2 圖片過濾器測試47-48
• 5.2.1 垃圾郵件圖片語料庫47
• 5.2.2 圖片過濾器測評47-48
• 5.3 文本過濾器測試48-49
• 5.3.1 文本語料庫48
• 5.3.2 文本過濾器測評48-49
• 5.4 綜合測試49
• 5.4.1 綜合測試語料庫49
• 5.4.2 綜合測評結(jié)果49
• 5.5 總結(jié)49-50
• 5.6 本章小結(jié)50-51
• 致謝51-52
• 參考文獻52-54

【相似文獻】

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