以2009年3G网络正式投入运营为标志，中国移动互联网产业进入飞速发展时期，与此同时，智能手机也开始流行。智能手机和3G网络的兴起使不良信息在移动互联网中的传播有了更好的硬件基础。手机用户群大、容易收费等特点进一步推动了不良信息流向移动互联网。相对于移动互联网业务的飞速发展，许多移动网络运营商依然通过原始的人工访问方式对网站的内容进行审核，审核速度无法满足实际的监管需求，监管的薄弱最终造成了不良信息在移动互联网中的泛滥。本文以提高不良内容审核的效率为目标，对不良图片检测的关键技术进行研究。　　 不良图片检测的目标是以“不良”这个概念的定义为边界，根据图片的内容对待检测的图片集进行分类。“不良”是一个抽象概念，目前的技术还无法准确地从图片中理解抽象概念，因此只能使用内容特征间接地进行表达。本文根据移动互联网图片的分布情况，通过提前去除无关图片、使用人脸尺寸为参照进行特征计算、引入人工审核反馈等方法强化内容特征与抽象概念的对应关系，从而提高检测的准确率。　　 基于上述方法，本文实现了一个移动互联网不良图片检测系统，并对该系统的检测效果与速度进行了测试。实验表明，本文实现了一个实用的不良图片检测系统。与现有一些颇有名气的不良图片检测软件相比，具有较高的准确率和较快的检测速度。