【摘 要】
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图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响。一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥，但是在时间消耗和精确度方面很难兼顾。在对垃圾邮件图
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院四川省重点实验室·,新型计算机技术应用实验室
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2006AA01Z41)
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图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响。一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥，但是在时间消耗和精确度方面很难兼顾。在对垃圾邮件图像的特征数据深入分析后，提出一种基于特征冗余度的ReliefF特征选择算法（R—Relie腰算法）。本算法首先获取图像特征，结合数据特征进行离散化，并对这些离散化后的特征集合进行优化，最后应用在垃圾图像识别上。对比发现，优化后提取的特征子集在识别垃圾邮件图像方面既减少了时间消耗，又提高了垃圾图像识别的精确度。
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