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基于Base64编码的垃圾图片过滤方法
被引量:
7
1
作者
陈雅芳
徐从富
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期194-196,共3页
针对目前直接提取图片文本特征费时且分类准确率不高,以及使用图像属性特征过滤垃圾图片召回率低下等问题,提出一种快速有效的垃圾图片过滤方法。在使用4-gram切分Base64编码后的图片文本后,通过Binary特征将图片特征项表示为Binary向量...
针对目前直接提取图片文本特征费时且分类准确率不高,以及使用图像属性特征过滤垃圾图片召回率低下等问题,提出一种快速有效的垃圾图片过滤方法。在使用4-gram切分Base64编码后的图片文本后,通过Binary特征将图片特征项表示为Binary向量,并训练支出向量机分类器来识别垃圾图片。实验结果表明,该方法不仅能够识别不同格式的垃圾图片,而且垃圾图片识别精确率、召回率和F1值分别可达99.85%、99.49%和99.67%。
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关键词
垃圾图片
base
64
编码
4
-gram
分词
支持向量机
下载PDF
职称材料
题名
基于Base64编码的垃圾图片过滤方法
被引量:
7
1
作者
陈雅芳
徐从富
机构
浙江大学人工智能研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期194-196,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60970081)
国家"863"计划基金资助项目(2007AA01Z197)
文摘
针对目前直接提取图片文本特征费时且分类准确率不高,以及使用图像属性特征过滤垃圾图片召回率低下等问题,提出一种快速有效的垃圾图片过滤方法。在使用4-gram切分Base64编码后的图片文本后,通过Binary特征将图片特征项表示为Binary向量,并训练支出向量机分类器来识别垃圾图片。实验结果表明,该方法不仅能够识别不同格式的垃圾图片,而且垃圾图片识别精确率、召回率和F1值分别可达99.85%、99.49%和99.67%。
关键词
垃圾图片
base
64
编码
4
-gram
分词
支持向量机
Keywords
image spam; base64 encoding; 4-gram; support vector machine(svm);
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Base64编码的垃圾图片过滤方法
陈雅芳
徐从富
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
7
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