随着网络化、信息化时代的到来,网络以其强大、便利、快捷的信息传播优势融入人们的生活。人们在通过网络获取知识、休闲娱乐、沟通交流和业务往来的同时,经常受到一些暴力、色情、诈骗等不良信息的干扰。因此为了有效地检测网络中的不良信息并有效地阻断其传播途径,基于不良网络信息的识别检测技术的研究引起了人们的广泛关注。这些不良信息是以文本、视频、图像、音乐等媒体形式出现在互联网上。本文针对日益泛滥的色情网络视频,提出一种基于镜头内光流特性的色情视频检测算法。本算法的思想分为两部分,先利用视频帧的颜色和边缘特征对视频进行镜头分割,然后对分割后的视频序列帧提取光流特性,最后通过色情视频中特有的人体往复运动的检测得出判断结果。本文主要研究工作如下：1.根据视频序列帧全局颜色特征,通过设定自适应的阈值检测突变镜头边界,针对视频中出现的闪光干扰,利用图像边缘上的灰度信息加以消除,从而提高镜头分割的准确性。2.在镜头突变边界确定的基础上,把整个视频分成若干个小的视频段,依次检测各视频段中的渐变镜头信息。根据渐变镜头的不同分类,利用图像局部的边缘特征,构造渐变镜头检测器,最终确定镜头的分割的边界,极大地优化了镜头分割的检测效果。3.在求取视频序列帧光流场的基础上,结合帧间差分法提取运动目标的特征点集,对这些特征点的光流方向做分类统计,建立光流方向统计直方图,根据视频序列帧运动目标方向的变化及变化的频率,判断视频中是否含有不良信息。