科技的进步、技术的发展使“个人计算机”的概念已经包含了台式机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等各种个人计算设备。与此同时,互联网和移动互联网的快速进步和普及,使信息摆脱了物理距离的限制,给人们的生活带来了极大的便利。在感受计算机和网络带给人们极大便利的同时,也要看到在互联网中存在大量包含暴力、色情等内容的不良网络文化信息。这些信息虽然是虚拟的,但却不能忽视它们在现实世界中对广大儿童和未成年人身心健康带来的负面影响。从互联网上检测并阻断这些不良信息,为儿童和未成年互联网用户建立一个开放、健康和积极的网络环境,是全球各个国家、地区的政府、机构都在关注的问题。因此,研究高效、自动、准确的色情信息检测和阻断系统,对于净化儿童和未成年人上网环境,保护他们身心的健康有重要意义。本文从静态图像中进行人体检测的一般算法开始,对近些年取得了较突出成效的基于HOG特征描述符的人体检测算法进行了深入的学习和分析。具体研究了该检测算法的思路、步骤和性能,并通过具体实验对影响最终检测结果要求的检测框架进行了较详细分析。提出了在色情图像人体检测中对基于HOG特征的人体检测算法检测框架的改进思路,并从理论和实验上论证了这种改进的可行性。统计分析了色情图像与正常图像之间的相同点和不同点,结合具体的色情图像数据库的特点,对基于HOG特征的人体检测进行了改进。选择通过轮廓检测建立出的感兴趣区域作为待检测区域。把基于HOG特征描述符检测的算法框架由使用检测窗口在图像的多个位置和尺度进行滑动改进为在感兴趣的局部待检测区域进行滑动的框架。通过检测框架的改进,使得最终产生的图像检测窗口大大减少,缩短了检测时间。同时,也根据色情图像库的特点,对窗口级的分类器进行了重新设计和训练,以适应具体的色情图像数据库。通过上述改进,使人体区域检测这部分组件能够满足整体系统对检测时间要求,并在一般情况下,可以正确的对色情图像中的人体区域进行监测和识别。