随着互联网技术的迅猛发展,电子商务越来越受到海内外众多公司的重视。在电子商务过程中图片的使用变得越来越广泛,在电子商务商品的展现上,图片的作用越来越日益明显,但是有些商品在图片展示上会出现一些违禁图片,严重危害了电子商务的环境和社会的和谐。针对以上的问题,阿里巴巴作为全球最大的电子商务平台开发出了一套依赖于OpenCV的基于违禁图库的敏感图片识别系统,针对网商商品上传的图片进行违禁的判断。本文首先介绍了传统的图像检索方法和基于内容的图像检索方法,然后讨论了基于特征点检测的图像特征提取方法,特别是SIFT特征点提取方法,然后根据图像特点以及SIFT算法的优缺点,对SIFT算法进行了一定的优化,目的是减少冗余特征,提高比对的精度。用SIFT算法提取出违禁图片库中违禁图片的特征点然后将提取出来的特征点存储到数据库中。系统把数据库中存储的违禁图片的特征点提取出来,按照一定的规律建立违禁图片特征树,通过利用违禁图片特征树的查找可以快速的对网商图片和违禁图片进行比对,大大减少了比对的时间提高了比对的效率。根据比对过程中对网商图片所打的分值,来对图片进行相应的操作。将图片的信息流入到人工领域进行审核,或直接将该图片进行删除,或认为图片是安全的不对图片进行操作。