随着移动互联网尤其是3G网络技术的发展，不良数据信息的扩散也更加迅速。移动设备上对于不良图像过滤提出了新的要求，考虑到移动设备相较于PC之类的传统设备在计算能力上会有一定的不足，同时，强度过大的计算也会影响其续航能力。本文通过精选的图像特征属性和合适的过滤算法，提出了一种能在一定的算法复杂度之内，完成不良图像的过滤的算法。这一系列工作，解决了移动设备上的敏感图像过滤的问题，为即将到来的移动网络时代做好营造一个健康环境的准备，论文选题具有实际意义。　　 文本首先阐述了对敏感图像算法的研究，介绍了现今的图像识别算法，在此基础上提出了基于移动设备上的敏感图像过滤算法，实现了敏感图像过滤系统，此系统可以分为三个部分：显示模块、监控模块和识别模块。最后经过测试，选取越多的特征属性，算法的过滤效果越好，当选取所讨论的四个特征属性时，算法的效果基本达到移动设备中的可接受状态。　　 本文最终提出了一种应用在移动设备上的敏感图像过滤算法，此算法以人工分类的图像集作为训练集，基于支持向量机建立敏感图像过滤模型，并在测试集上经增量实验后确定图像的四种特征属性为图像空间向量的维度。而在实际应用中，可以结合具体情况增加新的特征属性，从而以提高设备能耗为代价获得更佳的过滤效果。