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针对网络不良图像过滤的需求,提出一种基于SVM的不良图片快速过滤方法。该方法利用混合肤色模型实现裸露肤色区域的检测,提取人脸位置、形状和图像背景等特征,组成特征向量。用SVM分类器训练得到检测模型,利用这个模型进行判决,有效提高了不良图片的平均识别率。选取实际网络应用中的正常图像与不良图像,其中不良图像的识别率为83.9%,正常图像的识别率为93.4%,误检率为6.6%,平均识别率达到86.6%,实验显示该方法满足实际应用的需求。