基于特征点分析的垃圾邮件检测



基于特征点分析的垃圾邮件检测

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基于特征点分析的垃圾邮件检测

论文目录
摘要	第1-8 页
ABSTRACT	第8-11 页
第一章绪论	第11-16 页
· 研究背景与意义	第11-13 页
· 研究内容及研究目标	第13-14 页
· 本文组织结构	第14-16 页
第二章垃圾邮件过滤研究现状	第16-27 页
· 电子邮件系统结构	第16-19 页
· 电子邮件的概念	第16 页
· 电子邮件的地址和邮件结构	第16-17 页
· 电子邮件系统的实现原理	第17-19 页
· 邮件传输协议	第19-21 页
· 垃圾邮件过滤技术	第21-26 页
· 三类过滤方式	第21-23 页
· 黑/白名单过滤	第23-24 页
· 基于统计内容的过滤技术	第24 页
· 光学识别技术	第24-25 页
· 本文的解决方案	第25-26 页
· 本章小结	第26-27 页
第三章图像匹配算法	第27-41 页
· SIFT算法解决图像匹配问题	第27-33 页
· 多尺度方法表示图像	第27-28 页
· 得到SIFT特征的方法	第28-32 页
· 特征向量匹配	第32-33 页
· SIFT算法的效率问题	第33 页
· 基于DoG算子与几何变换的图像匹配算法	第33-40 页
· 图像的特征点提取	第33-35 页
· 图像特征点匹配	第35-40 页
· 本章小结	第40-41 页
第四章使用Mean Shift算法截取垃圾图片特征区域	第41-53 页
· Mean Shift算法简介	第41 页
· Mean Shift过程	第41-46 页
· 密度梯度估计	第43-45 页
· 收敛的充分条件	第45-46 页
· 在对垃圾图片截图时使用Mean Shift算法	第46-52 页
· 将Mean Shift算法用于图像截图	第46-48 页
· 我们所采用的Mean Shift算法的描述	第48 页
· 实际中遇到的问题以及解决方法	第48-50 页
· 使用Mean Shift算法截取特征区域的实验结果	第50-52 页
· 本章小结	第52-53 页
第五章系统实现及实验	第53-58 页
· 算法流程图	第53-54 页
· 实验环境	第54 页
· 实验样本	第54 页
· 图像检索的性能指标和评价准则	第54-55 页
· 实验结果	第55-57 页
· 本文算法与SIFT算法运算时间的比较	第55-56 页
· 本文算法与文献的工作中采用的方法的比较	第56-57 页
· 实验分析	第57 页
· 本章小结	第57-58 页
第六章总结与展望	第58-60 页
· 本文工作总结	第58 页
· 后续工作及展望	第58-60 页
参考文献	第60-63 页
致谢	第63-64 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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