基于内容的图像垃圾邮件过滤技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第12-13页 |
| ·垃圾邮件的危害 | 第13-14页 |
| ·反垃圾邮件现状 | 第14-22页 |
| ·反垃圾邮件立法 | 第14页 |
| ·反垃圾邮件技术 | 第14-20页 |
| ·垃圾邮件过滤系统的评价体系 | 第20-22页 |
| ·反垃圾邮件技术存在的问题 | 第22页 |
| ·课题的来源及意义 | 第22-23页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第23-24页 |
| ·论文的组织结构 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 图像内容特征 | 第25-33页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·图像视觉特征 | 第25-31页 |
| ·颜色特征 | 第25-27页 |
| ·纹理特征 | 第27-29页 |
| ·形状特征 | 第29-31页 |
| ·空间关系特征 | 第31页 |
| ·图像语义特征 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于相似性检测的图像垃圾邮件过滤方法 | 第33-40页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·方法的提出 | 第33-35页 |
| ·方法依据 | 第33-34页 |
| ·方法描述及流程图 | 第34-35页 |
| ·关键问题分析 | 第35页 |
| ·图像相似性度量方法 | 第35-38页 |
| ·基于几何矩阵模型的相似性度量 | 第36-38页 |
| ·基于集合理论模型的相似性度量 | 第38页 |
| ·特征归一化方法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 邮件图像的相似性检测 | 第40-49页 |
| ·邮件特征分析 | 第40-42页 |
| ·邮件图像视觉特征提取 | 第40-41页 |
| ·多特征图像对象模型 | 第41-42页 |
| ·基于多特征权重的邮件图像相似性度量 | 第42-45页 |
| ·多特征权重的相似性度量模型 | 第42-43页 |
| ·特征归一化 | 第43-44页 |
| ·相似性度量描述 | 第44-45页 |
| ·邮件图像相似性检测 | 第45-47页 |
| ·垃圾邮件图像特征样本库的构建 | 第45页 |
| ·邮件图像相似性检测 | 第45-47页 |
| ·实验结论 | 第47页 |
| ·相关问题讨论 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第56页 |
