基于内容的广告垃圾图像过滤方法的研究
垃圾制造者们为了避免垃圾过滤器的过滤，采用了很多变通的方法来制造垃圾，其中一种新型的垃圾邮件就是把文字转换为图像，通过图像来达到传递垃圾信息的目的，这种图像垃圾还存在若干变种，使之前的一些文本垃圾过滤器变得无能为力。本文提出了一种基于内容的广告垃圾图像过滤方法，在总结这些垃圾图像的颜色种类特征规律基础上，利用K-means算法进行颜色聚类，符合某种颜色种类特征规律的图像即被判定为垃圾图像，实验结果表明：该方法对广告垃圾图像的过滤是可行的。
广告垃圾图像 颜色聚类 K-means 图像过滤
丁丹 袁华 张凌
华南理工大学 广东省计算机网络重点实验室,广东 广州 510640
国内会议
苏州
中文
739-744
2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）