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公开(公告)号：CN101520848A
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200810100949.3
申请日：2008-02-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种图像型垃圾邮件的过滤方法，包括：收集图像型垃圾邮件样本，建立图像型垃圾邮件训练集；从该训练集中提取训练集图像的傅立叶－梅林不变量特征作为图像的底层特征；对该傅立叶－梅林不变量特征进行分析降维，得到用于分类的低维特征向量；采用该低维特征向量训练分类器模型，采用该分类器模型对新邮件样本进行分类。利用本发明，大大减轻了正常电子邮件用户受到垃圾邮件骚扰的危害。
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公开(公告)号：CN101470730A
公开(公告)日：2009-07-01
申请号：CN200710304207.8
申请日：2007-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明是一种基于频谱特征分析的图像重复检测方法，包括：通过下采样模块对图像进行下采样，通过频谱分析模块对图像进行频谱分析；用于提取图像像素的颜色信息；通过频谱分析模块对图像进行梯度信息分析；用于获取下采样后的图像梯度分布特征，该特征具有旋转、平移以及尺度不变的性质；通过索引生成模块融合图像颜色和梯度信息，作为图像索引。采用这种方法可以极大地减少数据库的存储冗余度，提高了现有检索系统的检索性能和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101763502B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN200810240942.1
申请日：2008-12-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种高效的敏感图像的检测方法及其系统，包括：收集敏感图像样本和正常图像样本建立训练集并提取兴趣点，结合肤色模型对兴趣点进行过滤，去掉或保留与肤色无关或相关的兴趣点，提取兴趣点处的局部不变量特征并进行聚类，建立数据驱动的树形金字塔模型，在此基础上针对每一幅图像提取多分辨率直方图特征；采用金字塔匹配算法计算任意两幅图像的相似度，并生成核函数矩阵；利用得到的核函数矩阵对支持向量机分类器进行训练，得到分类器参数，并对新图像样本进行检测，判定其是否为敏感图像。本发明可以高效的对互联网上的敏感图像进行检测并过滤，使广大青少年在享受互联网所带来的便利同时免受不良信息的毒害。
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公开(公告)号：CN101470731B
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN200710304224.1
申请日：2007-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明一种可个性化定制的网页过滤方法，包括步骤：用户实例网页和训练网页库特征提取；基于半监督学习的用户兴趣类属性挖掘；用户兴趣类的特征提取和特征选择；基于贝叶斯分类器的个性化网页过滤。本发明提出了一种新型的实例驱动的网页过滤框架，用户的过滤需求通过网页实例来表达，用户实例可以是任何类型或者多类型复合的网页，并借助半监督学习构造出符合用户个性化需求的网页过滤器，克服了传统网页过滤方法仅限于过滤单一或有限类型网页，难以实现个性化定制的缺点。本发明并具有高精确度、鲁棒性和运行速度的优点，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN101470730B
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN200710304207.8
申请日：2007-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明是一种基于频谱特征分析的图像重复检测方法，包括：通过下采样模块对图像进行下采样，通过频谱分析模块对图像进行频谱分析；用于提取图像像素的颜色信息；通过频谱分析模块对图像进行梯度信息分析；用于获取下采样后的图像梯度分布特征，该特征具有旋转、平移以及尺度不变的性质；通过索引生成模块融合图像颜色和梯度信息，作为图像索引。采用这种方法可以极大地减少数据库的存储冗余度，提高了现有检索系统的检索性能和效率。
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公开(公告)号：CN101763502A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200810240942.1
申请日：2008-12-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种高效的敏感图像的检测方法及其系统，包括：收集敏感图像样本和正常图像样本建立训练集并提取兴趣点，结合肤色模型对兴趣点进行过滤，去掉或保留与肤色无关或相关的兴趣点，提取兴趣点处的局部不变量特征并进行聚类，建立数据驱动的树形金字塔模型，在此基础上针对每一幅图像提取多分辨率直方图特征；采用金字塔匹配算法计算任意两幅图像的相似度，并生成核函数矩阵；利用得到的核函数矩阵对支持向量机分类器进行训练，得到分类器参数，并对新图像样本进行检测，判定其是否为敏感图像。本发明可以高效的对互联网上的敏感图像进行检测并过滤，使广大青少年在享受互联网所带来的便利同时免受不良信息的毒害。
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公开(公告)号：CN101470731A
公开(公告)日：2009-07-01
申请号：CN200710304224.1
申请日：2007-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明一种可个性化定制的网页过滤方法，包括步骤：用户实例网页和训练网页库特征提取；基于半监督学习的用户兴趣类属性挖掘；用户兴趣类的特征提取和特征选择；基于贝叶斯分类器的个性化网页过滤。本发明提出了一种新型的实例驱动的网页过滤框架，用户的过滤需求通过网页实例来表达，用户实例可以是任何类型或者多类型复合的网页，并借助半监督学习构造出符合用户个性化需求的网页过滤器，克服了传统网页过滤方法仅限于过滤单一或有限类型网页，难以实现个性化定制的缺点。本发明并具有高精确度、鲁棒性和运行速度的优点，具有很好的应用前景。
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