Text Segmentation and Recognition for Enhanced Image Spam Detection

Das Buch "Text Segmentation and Recognition for Enhanced Image Spam Detection" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen im Bereich der E-Mail-Spam-Erkennung, insbesondere in Bezug auf die Textklassifizierung und -kategorisierung. Der Autor, Mallikka Rajalingam, stellt eine effiziente Technik zur Spam-Erkennung vor, die auf einer Kombination von Zeichen-Segmentierung und -Erkennung sowie Klassifikation basiert. Die vorgestellten Lösungen umfassen innovative Ansätze zur Extraktion von Textzeichen aus Bildern, die durch einen Segmentierungsprozess unterstützt werden, der die Diskrete Wavelet-Transformation (DWT) und die Schrägstellungserkennung nutzt. Darüber hinaus werden Methoden zur Textzeichen-Erkennung und zur visuellen Merkmalsextraktion beschrieben, die auf einer verbesserten Konturanalyse basieren. Die Klassifikation der extrahierten Textmerkmale erfolgt durch optimierte K-Nearest Neighbor (KNN) und Support Vector Machine (SVM) Techniken. Abschliessend wird die Leistung der vorgeschlagenen Methode anhand verschiedener Metriken wie Sensitivität, Spezifität, Präzision und Genauigkeit validiert.