1.数据收集和标注

收集包含不适宜或色情内容的图像和视频数据，并进行标注，将其分为正常和不适宜/色情两类。这些标注数据将用于训练机器学习模型。

2.特征提取

从图像和视频中提取有用的特征，如颜色直方图、纹理特征、形状特征、运动特征等。这些特征将用于训练和分类模型。

3.训练分类模型

使用机器学习算法（如卷积神经网络、支持向量机、深度学习等）训练图像和视频分类模型。使用标注的数据作为训练集，模型将学习如何区分正常和不适宜/色情内容。

4.模型评估和调优

对训练好的模型进行评估，使用测试数据集进行验证，并根据评估结果进行模型的调优和改进。

5.实时图像和视频过滤

将训练好的模型应用于实时图像和视频数据，对内容进行分类和过滤。模型将自动判断图像和视频是否含有不适宜或色情内容，并进行相应的处理，如删除、标记、报警等。

6.持续更新和改进

不适宜和色情内容的形式和表达方式不断变化，因此需要持续更新和改进模型，以适应新的内容和情况。