【摘要】：郵件過(guò)濾是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息安全研究的一個(gè)熱點(diǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)郵件過(guò)濾方法容錯(cuò)能力方面的不足,提出一種基于決策粗糙集模型DTRS(Decision-Theoretic Rough Set)的郵件過(guò)濾方法。通過(guò)將無(wú)法明確判斷的郵件用DTRS的邊界域進(jìn)行刻畫(huà),實(shí)現(xiàn)正常郵件、垃圾郵件和可疑郵件的三枝決策,確�？傮w決策的完備性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中方法是有效的,并且在控制郵件誤分類上具有優(yōu)勢(shì)。
【圖文】：

Shapes()方法對(duì)輸入圖像和模板進(jìn)行形狀匹配，返回值是一個(gè)double類型的數(shù)，代表了兩幅圖的相似程度，返回值越接近0則說(shuō)明兩幅圖的相似度越高，通過(guò)如下計(jì)算公式定義相應(yīng)的相似度百分比，來(lái)表征圖形與模板的相似度:similaraty=Math．Ceiling(100*Math．Pow(0．00067，mat_re-sult));//mat_result為匹配返回值5)圖形識(shí)別通過(guò)所畫(huà)圖形與各個(gè)模板的匹配，得到一組相似度的數(shù)值，這些數(shù)值表示了圖形與模板間的相似程度，對(duì)這組數(shù)值進(jìn)行簡(jiǎn)單的排序，理論上將相似度最高的模板定義為最終匹配結(jié)果。2．3．4匹配實(shí)驗(yàn)與結(jié)果圖2所示為用戶通過(guò)觸摸顯示屏繪制的動(dòng)物“馬”的原始圖形，將此圖形經(jīng)過(guò)以上幾個(gè)步驟的處理，同下面的模板進(jìn)行相似度比對(duì)，模板如圖3所示。圖2原始輸入圖形圖3圖形模板經(jīng)過(guò)比對(duì)，我們分別得到了以上圖形模板的相似度值，分別為雞:26%，，牛:36%，馬:91%，羊:53%，最終“馬”匹配成功。綜上所述，實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較理想。在軟件實(shí)際使用過(guò)程中，匹配成功率也比較高，達(dá)到了90%以上。可見(jiàn)，通過(guò)在VS2010中為WPF配置加入EmguCV，將OpenCV強(qiáng)大的圖形處理功能加入到．net平臺(tái)中，我們并不需要將大量的時(shí)間花費(fèi)在具體算法的實(shí)現(xiàn)和調(diào)試上，只需注重任務(wù)本身的要求，對(duì)癥下藥，設(shè)計(jì)合理的處理框架，選取合適的方法來(lái)調(diào)用，開(kāi)發(fā)效率之高可見(jiàn)一斑。3結(jié)語(yǔ)本文簡(jiǎn)單介紹了新一代客戶端設(shè)計(jì)系統(tǒng)WPF的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，并以一款游戲軟件的設(shè)計(jì)為背景，說(shuō)明了如何在WPF中配置EmguCV的過(guò)程，詳細(xì)敘述了運(yùn)用基于C#語(yǔ)言的EmguCV圖像處理庫(kù)來(lái)完成具體的圖像處理任務(wù)，主要包括圖像的濾波，特征提取，相似度計(jì)算等內(nèi)容，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證處理的效果。本文介紹的圖形處理方法在WPF設(shè)計(jì)框架下具有廣泛的用途，而在普遍使用面向?qū)ο笳Z(yǔ)言的今天，?

相似度越高，通過(guò)如下計(jì)算公式定義相應(yīng)的相似度百分比，來(lái)表征圖形與模板的相似度:similaraty=Math．Ceiling(100*Math．Pow(0．00067，mat_re-sult));//mat_result為匹配返回值5)圖形識(shí)別通過(guò)所畫(huà)圖形與各個(gè)模板的匹配，得到一組相似度的數(shù)值，這些數(shù)值表示了圖形與模板間的相似程度，對(duì)這組數(shù)值進(jìn)行簡(jiǎn)單的排序，理論上將相似度最高的模板定義為最終匹配結(jié)果。2．3．4匹配實(shí)驗(yàn)與結(jié)果圖2所示為用戶通過(guò)觸摸顯示屏繪制的動(dòng)物“馬”的原始圖形，將此圖形經(jīng)過(guò)以上幾個(gè)步驟的處理，同下面的模板進(jìn)行相似度比對(duì)，模板如圖3所示。圖2原始輸入圖形圖3圖形模板經(jīng)過(guò)比對(duì)，我們分別得到了以上圖形模板的相似度值，分別為雞:26%，牛:36%，馬:91%，羊:53%，最終“馬”匹配成功。綜上所述，實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較理想。在軟件實(shí)際使用過(guò)程中，匹配成功率也比較高，達(dá)到了90%以上�？梢�(jiàn)，通過(guò)在VS2010中為WPF配置加入EmguCV，將OpenCV強(qiáng)大的圖形處理功能加入到．net平臺(tái)中，我們并不需要將大量的時(shí)間花費(fèi)在具體算法的實(shí)現(xiàn)和調(diào)試上，只需注重任務(wù)本身的要求，對(duì)癥下藥，設(shè)計(jì)合理的處理框架，選取合適的方法來(lái)調(diào)用，開(kāi)發(fā)效率之高可見(jiàn)一斑。3結(jié)語(yǔ)本文簡(jiǎn)單介紹了新一代客戶端設(shè)計(jì)系統(tǒng)WPF的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，并以一款游戲軟件的設(shè)計(jì)為背景，說(shuō)明了如何在WPF中配置EmguCV的過(guò)程，詳細(xì)敘述了運(yùn)用基于C#語(yǔ)言的EmguCV圖像處理庫(kù)來(lái)完成具體的圖像處理任務(wù)，主要包括圖像的濾波，特征提取，相似度計(jì)算等內(nèi)容，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證處理的效果。本文介紹的圖形處理方法在WPF設(shè)計(jì)框架下具有廣泛的用途，而在普遍使用面向?qū)ο笳Z(yǔ)言的今天，基于C#的EmguCV想必也能夠延續(xù)OpenCV的輝煌。參考文獻(xiàn)［1］黎松，平西建，丁益洪．開(kāi)放源代碼的計(jì)算機(jī)視覺(jué)類庫(kù)OpenCV的應(yīng)用［J

【參考文獻(xiàn)】

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2 李志君;王國(guó)胤;吳渝;;基于Rough Set的電子郵件分類系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2004年03期

3 鄧維斌;洪智勇;;基于粗糙集的兩階段郵件過(guò)濾方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2010年08期

4 趙靜;劉培玉;許明英;;郵件過(guò)濾中特征選擇方法的性能評(píng)價(jià)與分析[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年02期

5 馮林;原永樂(lè);茍仕蓉;楊軍;沈莉;;一種實(shí)域粗糙集模型及屬性約簡(jiǎn)方法[J];控制與決策;2012年04期

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前2條

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1 朱振方;基于微粒群和遺傳優(yōu)化的文本過(guò)濾關(guān)鍵技術(shù)研究[D];山東師范大學(xué);2012年

2 智慧來(lái);概念格構(gòu)造與應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];上海大學(xué);2010年

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1 王榮;智能手機(jī)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D];北京交通大學(xué);2011年

2 杜宏富;基于知識(shí)約簡(jiǎn)的施工安全決策研究[D];武漢理工大學(xué);2011年

3 楊慧娟;基于語(yǔ)義體與模糊聚類的中文垃圾郵件過(guò)濾方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2011年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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5 馮林;王國(guó)胤;李天瑞;;連續(xù)值屬性決策表中的知識(shí)獲取方法[J];電子學(xué)報(bào);2009年11期

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7 王毅;謝治華;梁國(guó)彪;;基于知識(shí)積累方法的垃圾郵件過(guò)濾算法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2007年11期

8 翟軍昌;秦玉平;王春立;;改進(jìn)的樸素貝葉斯垃圾郵件過(guò)濾算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年14期

9 林偉;柳榮其;徐熙;;一種基于N-Gram的垃圾郵件過(guò)濾方法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2010年02期

10 葉振宇,劉晶;基于模糊模式識(shí)別的中文郵件過(guò)濾探討[J];計(jì)算機(jī)時(shí)代;2004年11期

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3 張志斌;施水才;呂學(xué)強(qiáng);;基于貝葉斯方法的中文垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)綜述[A];中文信息處理前沿進(jìn)展——中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)二十五周年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

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7 肖e

本文編號(hào)：2561068