随着计算机和互联网技术的飞速发展,多媒体将越来越成为信息的主要载体进行传播。这在提升人们生活质量的同时,也带来了新的风险,尤其是对青少年来说,使得他们接触到某一类带有色情内容的视频的可能性更大、渠道更多。本文中,我们将该类带有色情内容的视频称为不良视频。因此,本文主要针对这类视频的特点进行研究,提出一个识别并实时过滤该类视频的方案,在特定类视频内容的分析技术上做出了一些新的尝试。基于视频的独特性,我们选择充分利用其信息量,采用结合音视频双重特征的分析方法,在视觉域和听觉域分别展开研究,分别针对该类特殊视频,分析并提取其区别于正常视频的特征参量,以用于后续的分类,最后综合利用两方面的分析结果,给出对视频内容的判断。在视觉域,我们主要针对肤色展开研究,首先通过颜色空间的变换、光线补偿、域值确定、纹理分析等技术提取出视频帧图像的皮肤掩码图像,之后研究敏感图像区别于正常图像的肤色信息分布规律,以提取有效的特征向量。在听觉域,我们主要针对敏感女声展开研究,通过分析并利用音频短时特征,实现对音频的分段,以提取出所有的可疑音频段,之后研究敏感女音段区别于正常音频段的特征,提取出有效的段特征向量。对提取出的特征向量,选择支持向量机(SVM)对其进行学习和分类,分别实现对图像帧和音频段的识别。最后,采用基于COM架构的DirectShow技术,对视频流进行实时的分析。首先进行音视频流的分离,并分别进行分析,在得到上文所提