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Detecting image spam using local invariant features and pyramid match kernel

机译:使用局部不变特征和金字塔匹配内核检测图像垃圾邮件

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摘要

Image spam is a new obfuscating method which spammers invented to more effectively bypass conventional text based spam filters. In this paper, we extract local invariant features of images and run a one-class SVM classifier which uses the pyramid match kernel as the kernel function to detect image spam. Experimental results demonstrate that our algorithm is effective for fighting image spam.
机译:图像垃圾邮件是一种新的混淆方法,其发明的垃圾邮件发送者可以更有效地绕过常规的基于文本的垃圾邮件过滤器。在本文中,我们提取图像的局部不变特征,并运行一类支持向量机分类器,该分类器使用金字塔匹配核作为检测图像垃圾邮件的核函数。实验结果表明,该算法可有效解决垃圾邮件问题。

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