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J-GLOBAL ID：201702276507802674   整理番号：17A1267056

テキスト特徴にGaussカーネルに基づいた画像スパム検出を用いたSVM【Powered by NICT】

SVM with Gaussian kernel-based image spam detection on textual features

著者 (2件)： Kumar Prashant (Computer Engineering Department, National Institute of Technology, Kurukshetra, Kurukshetra, India) ,  Biswas Mantosh (Computer Engineering Department, National Institute of Technology, Kurukshetra, Kurukshetra, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CICT  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットの成長と我々の日常生活における電子メールの重要性の増大と共に,スパムは重大な脅威をもたらす一般的な現象となっている,望ましくない電子メールを生じさせる。画像スパムは,テキストメッセージを画像としてそれを呈した画像内に埋め込まれている型電子メールスパムである。本論文では,スパム検出のためのGaussカーネルを用いたサポートベクトルマシン(SVM)ベース分類器を提案した。著者らの実験では,Gaussカーネルを用いたSVMに基づく分類器提案アプローチでは,F測度,再現率,精度と精度の測定のために考慮した分類器で良好な性能を与えることを示し公開利用可能データセットを用いた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電子メール ,  測度 ,  インターネット ,  サポートベクトルマシン ,  *画像
準シソーラス用語： 再現率 ,  *スパム ,  日常生活 ,  *スパム検出 ,  *Gaussカーネル ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： Gaussカーネル ,  スパム検出 ,  SVM