随着互联网技术和多媒体技术的飞速发展，敏感图像在网络上的传播越来越泛滥，已经成为互联网的一大公害，日益成为一个全球性的社会问题，其中色情图像的危害尤其严重。而传统的色情图像过滤技术，多是基于网站列表和特定的关键词过滤，这些方法的效果并不理想，因此使用的范围非常有限。为了有效地打击网络色情，基于图像内容的分析过滤方式逐渐受到人们的重视，日益成为网络反黄、反色情的有效手段。基于上述考虑，本文以过滤敏感图像中的色情图像为目标，研究基于内容的色情图像过滤技术。因为色情图像的主要特征是含有大量的人体皮肤区域，所以，色情图像的识别过滤问题与人体肤色的检测问题之间有着密切的关系。本文通过研究人类视觉对图像的分析机理，提出了一种综合利用颜色、纹理信息的肤色检测模型，并提出了以形状为特征进行分类的色情图像识别方法。本文的主要工作如下： ·提出了一种综合运用颜色和纹理的肤色检测模型。 本文分析比较了当前几种主流的肤色检测方法，并对其中效果较好的直方图肤色模型方法，针对其存在的问题，提出了以肤色纹理为基础的肤色检测方法，来减少直方图肤色模型中的误判。首先利用直方图肤色模型方法进行肤色检测，然后分析肤色的纹理，得到每个像素点为肤色和非肤色的先验概率分布，然后对待判定的像素点，运用Bayes决策模型来识别像素点的纹理是否符合肤色的纹理特征，从而过滤在颜色特征上与肤色接近而纹理特征不同的像素点。 ·提出了一种基于肤色区域形状的色情图像检测方法。 在肤色检测之后，在大量观察色情图像和非色情图像的肤色图的基础上，本文提出以形状特征来做为区分色情图像和非色情图像的主要特征，本文的方法主要分为两步：首先利用肤色面积比例过滤一部分非色情图像，即肤色面积比例小于一定阈值的图片被认为是正常图片；然后对于满足肤色面积比例的图片，通过提取其形状特征并利用SⅧ分类器来进行色情图像检测。