基于貝葉斯網(wǎng)絡的圖像型垃圾郵件識別研究.pdf

1、垃圾郵件從文本形式演變?yōu)閳D像形式，嚴重影響人們的日常生活。基于文本的郵件過濾方法已經(jīng)不能滿足要求，因而對圖像垃圾郵件的識別研究成為比較實用性研究課題。綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，常用的圖像郵件識別方法最終都是通過對郵件圖像與圖像樣本庫進行比對，涉及到的工作量十分龐大。為此研究一種方法在降低工作量的基礎上能更好識別圖像垃圾郵件有一定的價值。
　　 貝葉斯網(wǎng)絡是一種基于概率統(tǒng)計的不確定性推理方法，在處理與不確定信息相關的智能化系統(tǒng)例如統(tǒng)計決

2、策、專家系統(tǒng)等領域中已得到了重要的應用。貝葉斯網(wǎng)絡建模的任務包括確定網(wǎng)絡的拓撲結構和汁算網(wǎng)絡模型中各個節(jié)點的聯(lián)合條件概率分布。
　　 本文將貝葉斯網(wǎng)絡應用到圖像型垃圾郵件的圖像識別中。從圖像信息整體特征出發(fā)，通過提取圖像的相關屬性特征對郵件圖像進行識別，達到圖像垃圾郵件過濾的目的。對未知圖像的推理，運用網(wǎng)絡模型的拓撲結構和相應節(jié)點的概率分布，在圖像特征數(shù)據(jù)的基礎上就能完成推理過程。
　　 本文的主要工作如下：
　　

3、 1)首先對郵件圖像樣本庫進行了數(shù)據(jù)分析，分析圖像所包含的一些基本特征。針對垃圾圖像，選擇的圖像特征主要包括顏色特征、噪聲特征、紋理特征。對三種特征進行詳細的闡述并分析，給出具體的特征提取方法，并通過MATLAB應用程序提取出圖像的相關特征數(shù)據(jù)。
　　 2)利用貝葉斯基本原理以及貝葉斯網(wǎng)絡的基礎理論，與郵件中的圖像特征數(shù)據(jù)相結合，通過圖像數(shù)據(jù)的學習構建基于圖像相關特征的貝葉斯網(wǎng)絡模型；并且利用后驗概率作為貝葉斯網(wǎng)絡的評分函數(shù)，

4、從己構建的網(wǎng)絡模型中選擇一個最優(yōu)網(wǎng)絡模型作為最終圖像貝葉斯網(wǎng)絡模型。然后對模型的各個節(jié)點進行參數(shù)學習，得到相關結點的聯(lián)合概率分布。
　　 3)利用已經(jīng)構建的圖像貝葉斯網(wǎng)絡模型以及各個結點的概率分布，在提取到未知圖像數(shù)據(jù)的基礎上通過消元法完成對未知圖像的推理過程。
　　 4)最后通過構建好的圖像貝葉斯網(wǎng)絡模型對一系列的圖像進行推理，得到推理結果，并對推理結果進行統(tǒng)計分析，驗證貝葉斯網(wǎng)絡模型的正確和可用性。
　　 本