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图像型垃圾邮件过滤技术研究的中期报告
一、前言
随着互联网的普及和发展，垃圾邮件成为互联网中的一个热点问题。垃圾邮件除了占用网络带宽和降低邮件系统的效率外，还会给用户带来不便和安全隐患，例如诈骗、病毒等。因此，对垃圾邮件进行过滤是必要的。
传统的垃圾邮件过滤系统采用的是基于文本的方法，即对邮件中的文本内容进行分析和匹配，从而识别和过滤垃圾邮件。然而，现代的垃圾邮件越来越倾向于使用图像等非文本形式来伪装邮件内容，使得传统的文本过滤方法失效。
因此，本研究旨在研究图像型垃圾邮件过滤技术，通过对邮件中的图像进行特征提取和分类，实现对图像型垃圾邮件的识别和过滤。
二、已完成工作
1.图像型垃圾邮件数据集的构建
为了进行图像型垃圾邮件的识别和过滤，需要构建相应的数据集。我们从不同的邮件系统和渠道采集了一定量的垃圾邮件和正常邮件，经过筛选和处理，最终构建了一个包含1000个垃圾邮件和1000个正常邮件的数据集。
2.图像特征提取
为了对图像进行分类，需要提取图像的特征向量。我们选取了3种常用的特征提取方法，分别是颜色直方图、纹理特征和形状特征。通过对数据集中的图像进行处理和计算，得到了每个图像的特征向量。
3.图像分类算法的实现
为了对图像进行分类，我们采用了常用的监督学习算法，包括支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和朴素贝叶斯(NaiveBayes)等算法。通过对数据集进行训练和测试，得到了各算法的准确率、召回率和F1值等性能指标。
三、下一步工作计划
1.模型优化
目前我们已经实现了基本的图像分类算法，并取得了一定的效果。下一步我们将尝试对模型进行优化，包括调整模型参数、增加特征维度和使用集成学习等方法，提高模型的性能和鲁棒性。
2.扩充数据集
现有的数据集规模相对较小，可能存在过拟合的问题。我们将尝试从更多的邮件系统和渠道采集数据样本，并进行数据的扩充和增强，提高模型的泛化能力和适应性。
3.实现软件系统
本研究旨在实现一个图像型垃圾邮件过滤软件系统，能够自动识别和过滤图像型垃圾邮件。下一步，我们将尝试将研究结果应用到实际系统中，并进行实际效果测试和调优，以达到实际应用的需求和效果要求。