圖像型垃圾郵件近年來呈爆發(fā)式增長的趨勢,已成為垃圾郵件的主要形式。但現(xiàn)有的垃圾郵件過濾系統(tǒng)對(duì)圖像型垃圾郵件的分析功能還十分欠缺。圖像型垃圾郵件過濾技術(shù)的研究成為垃圾郵件過濾的一個(gè)重要課題。本文設(shè)計(jì)和搭建的圖像型垃圾郵件快速過濾系統(tǒng)正是為完善已有的垃圾郵件過濾系統(tǒng)的不足,同時(shí)為進(jìn)一步研究圖像型垃圾郵件過濾的關(guān)鍵技術(shù)問題提供一個(gè)研究平臺(tái)。現(xiàn)已搭建完成系統(tǒng)框架,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)郵件文件批量解析、建立圖像型垃圾郵件圖像數(shù)據(jù)集和對(duì)圖像型垃圾郵件的近似匹配分析。本文首先簡單介紹圖像型垃圾郵件的特征及其過濾技術(shù)的研究現(xiàn)狀,分析了系統(tǒng)的需求,完成了對(duì)系統(tǒng)框架的設(shè)計(jì)和系統(tǒng)模塊的劃分。其次,介紹了系統(tǒng)軟件界面設(shè)計(jì)和搭建、系統(tǒng)數(shù)據(jù)表的設(shè)計(jì)和建立過程。最后,詳細(xì)闡述了系統(tǒng)中郵件解析模塊和基于圖像局部特征的近似匹配模塊的實(shí)現(xiàn)過程。除此之外,本文還在系統(tǒng)框架中完成了基于SIFT、SURF和ORB算法的圖像局部特征匹配測試。結(jié)果發(fā)現(xiàn)SIFT算法對(duì)一幅圖像的多種變化不敏感,具有穩(wěn)定的匹配準(zhǔn)確率,但其特征匹配過程過于耗時(shí)。本文嘗試SIFT算法與BOW算法相結(jié)合的方法對(duì)SIFT算法的特征匹配過程進(jìn)行改進(jìn)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了SIFT... 

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 本文研究內(nèi)容和成果
    1.3 本文內(nèi)容安排
第二章 圖像型垃圾郵件過濾技術(shù)概述
    2.1 圖像型垃圾郵件概述
    2.2 圖像型垃圾郵件過濾技術(shù)
        2.2.1 基于已知樣本下的近似過濾方法現(xiàn)狀
        2.2.2 基于文字分析的垃圾郵件圖像過濾方法現(xiàn)狀
        2.2.3 基于圖像淺層特征分析的垃圾郵件圖像過濾方法
第三章 圖像型垃圾郵件快速過濾系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和搭建
    3.1 圖像型垃圾郵件快速過濾系統(tǒng)分析
        3.1.1 系統(tǒng)概述
        3.1.2 系統(tǒng)需求分析
        3.1.3 系統(tǒng)功能模塊劃分
    3.2 圖像型垃圾郵件快速過濾系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
    3.3 系統(tǒng)開發(fā)工具選擇
        3.3.1 Visual studio 2008和MFC
        3.3.2 SQL Server 2005
        3.3.3 OpenCV
        3.3.4 ADO
    3.4 圖像型垃圾郵件快速過濾系統(tǒng)界面
        3.4.1 系統(tǒng)主框架
        3.4.2 系統(tǒng)功能界面及操作說明
    3.5 圖像型垃圾郵件快速過濾系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
        3.5.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
        3.5.2 系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
        3.5.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)
    3.6 系統(tǒng)郵件解析模塊和圖像近似匹配模塊實(shí)現(xiàn)
        3.6.1 郵件解析模塊
        3.6.2 系統(tǒng)近似匹配模塊
第四章 圖像型垃圾郵件近似匹配過濾思想
    4.1 近似匹配過濾思想
    4.2 圖像局部特征算法
        4.2.1 SIFT算法
        4.2.2 SURF特征
        4.2.3 ORB算法
第五章 圖像局部特征算法平臺(tái)測試
    5.1 測試說明
    5.2 算法測試
    5.3 SIFT算法結(jié)合BOW
        5.3.1 BOW
        5.3.2 圖像匹配實(shí)驗(yàn)
第六章 結(jié)束與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于顏色與角點(diǎn)特征的圖像垃圾郵件識(shí)別算法[J]. 萬明成,耿技,程紅蓉,王勇.  計(jì)算機(jī)工程. 2009(15)
[2]圖像垃圾郵件的發(fā)展和防范[J]. 何培舟,溫向明,鄭偉.  電信科學(xué). 2008(07)
[3]基于內(nèi)容的垃圾郵件過濾技術(shù)綜述[J]. 王斌,潘文鋒.  中文信息學(xué)報(bào). 2005(05)
[4]復(fù)雜彩色文本圖像中字符的提取[J]. 陳又新,劉長松,丁曉青.  中文信息學(xué)報(bào). 2003(05)
[5]漢字識(shí)別系統(tǒng)的誤識(shí)模型[J]. 馬少平,夏瑩,朱小燕,姜哲.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 1998(S1)



本文編號(hào)：3660404