摘要
提出以图像的梯度直方图和颜色直方图作为分类特征,分析最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法以及该算法与传统SVM算法的区别,比较传统分类算法与LS-SVM算法的分类准确度,将LS-SVM算法用于图像垃圾邮件过滤。实验结果表明,该方法能提高图像垃圾邮件的检测率。
This paper proposes uses gradient histogram and color histogram as classification feature to analyze the difference between Least Square-Support Vector Machine（LS-SVM） algorithm and Support Vector Machine（SVM） algorithm.It compares the LS-SVM algorithm with several traditional algorithms and introduces LS-SVM algorithm into image spam filtering.Experimental results show that the method can improve the detection rate of image spam.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第16期157-160,共4页
Computer Engineering
基金
国家"863"计划基金资助项目(2006AA01Z449)
关键词
图像垃圾邮件
最小二乘支持向量机
支持向量机
分类特征
image spam
Least Square-Support Vector Machine（LS-SVM）
Support Vector Machine（SVM）
classification feature
