В статье представлен обзор методов классификации изображений для решения задач фильтрации содержимого сети Интернет и приведены результаты экспериментов по классификации изображений при помощи сверточных нейронных сетей и метода мешка визуальных слов. Для экспериментов сформирована искусственно усложненная выборка, составленная из слабоотличимых изображений. Подтверждены высокие показатели качества классификации изображений при помощи сверточных нейронных сетей по сравнению с классическими методами, особенно в усложненных условиях эксперимента. Сделаны выводы о перспективности описанных методов и подходов, а также об их применимости для решения задач фильтрации контента.