En este trabajo un novedoso metodo para la deteccion de imagenes con contenido explicito es propuesto usando la transformacion del modelo de color RGB al modelo HSV o YCbCr, el cual es el formato mas comun para imagenes que existen en Internet, ademas se propone el uso de un umbral para la deteccion de piel aplicando los modelos de color HSV y YCbCr. Aplicando el umbral propuesto la imagen es segmentada, una vez segmentada la imagen se calcula la cantidad de piel localizada en dicha imagen. Los resultados obtenidos usando el sistema propuesto son comparados con dos programas que cumplen con el mismo objetivo, el Forensic Toolkit 3.1 Explicit Image Detection (FTK 3.1 EID) y el Parabens Porn Detection Stick, los cuales son dos de las soluciones mas empleadas para la deteccion de esta clase de imagenes. Los resultados reportados en este trabajo se obtuvieron utilizando tres conjuntos de imagenes, cada uno de los cuales consta de 800 imagenes elegidas aleatoriamente, de las cuales 400 son imagenes naturales y el resto son imagenes con contenido explicito, las cuales fueron ocupadas para probar el sistema propuesto y las dos herramientas comerciales . El sistema propuesto obtuvo un 78,75% de reconocimiento, 28% de falsos positivos y 14,50% de falsos negativos, el programa FTK 3.1 Explicit Image Detection logro un 72,12% de reconocimiento, 38,50% de falsos positivos y 17,25% de falsos negativos. Parabens Porn Detection Stick obtuvo 74,25% de reconocimiento con 16% de falsos positivos y 35,50% de falsos negativos. Finalmente se pudo comprobar que el sistema propuesto logra detectar las imagenes bajo estudio mejor, que dos de las herramientas de software comerciales, mas usadas por investigadores forenses, por lo que el metodo propuesto puede aplicarse para analisis forense informatico o en deteccion de imagenes pornograficas almacenadas en dispositivos de almacenamiento masivo.