随着互联网技术的发展和社交媒体平台的普及，网络上出现了大量的不良信息，其中包括一些不良图片。这些不良图片不仅违反了社会公德，还可能对青少年的成长造成负面影响。因此，如何高效地检测并过滤掉这些不良图片成为了一个亟待解决的问题。

本文提出了一种基于多维度特征提取的不良图片快速过滤方法。该方法首先通过预处理步骤对输入图像进行标准化处理，包括调整大小、裁剪以及灰度化等操作，以确保后续处理的一致性。接着采用深度学习中的卷积神经网络(CNN)模型来提取图像的空间特征。CNN能够自动学习到图像中复杂的模式和结构，这对于识别不良图片至关重要。

为了进一步提高过滤效果，我们引入了循环神经网络(RNN)来捕捉时间序列上的信息。对于动态变化的视频帧序列而言，RNN可以更好地理解连续帧之间的关系，从而更准确地判断是否存在不当内容。

此外，在文本描述方面，利用自然语言处理(NLP)技术对图片附带的文字说明进行分析也是必不可少的一部分。NLP可以帮助我们从文字角度评估图片是否含有潜在风险因素。

最后，在综合考虑了上述各种特征之后，本方法通过构建一个融合了多种信息源的决策树算法来进行最终判断。这样既能保证较高的准确性又能维持较低的计算复杂度，使得整个系统具备良好的实时性和扩展性。

实验结果显示，与传统的方法相比，本方案在保持较高识别率的同时大幅降低了误报率，并且能够在实际应用环境中实现高效运行。未来的工作将集中在优化模型参数设置以及增加更多类型的特征变量上，以便进一步提升系统的性能表现。