随着信息技术和网络技术的迅猛发展,多媒体数据尤其是视频数据日益丰富,成为人们获取信息和相互交流的重要方式。但是由于视频数据的数据量非常大、数据的结构复杂以及视频内容非常丰富等特点,使得对视频进行有效的分析和处理变得非常困难。怎样高效的组织、管理和使用这些多媒体数据,逐渐引起了人们的关注。视频检索就是从海量的视频数据中搜索出所需要的视频。传统的基于文字标注的视频检索方法需要人工对视频数据进行标注,在视频数据日益丰富的今天,人工标注既耗时又费力。另外,由于视频数据包含丰富的信息,人工标注不可能全面准确的描述视频所包含的内容。而且,人工标注有很大的主观性,这些都直接影响着视频检索的效果。基于内容的视频检索技术逐渐成为当前国内外研究的热点问题。基于内容的视频检索通过提取视频的低层视觉特征(颜色、纹理、形状等)和高层语义,建立视频索引。为用户提供不同的查询方式,自动的对用户提交的视频进行分析和处理,并与视频数据库中的视频进行相似性比较,从而检索出所需要的视频。基于内容的视频检索包括镜头分割、视频关键帧提取、视频特征提取、视频的相似性度量、视频查询方式等关键技术。关键帧提取技术是基于内容的视频检索的重要组成部分,本文主要针对视频检索中的关键帧提取算法进行了研究和实现。本文首先介绍了基于内容的视频检索技术的研究背景、意义以及国内外的研究状况。其次,在阅读大量文献的基础上对基于内容的视频检索关键技术做了详细的描述,重点介绍了关键帧提取技术。第三,介绍了本文提出的几种有效的关键帧提取算法：基于图像分块累计帧差的双阈值关键帧提取方法,基于视频时空切片的关键帧提取方法,并利用VC++和OpenCV设计实现了一个关键帧提取系统。最后,对基于内容的视频检索技术及关键帧提取技术的发展方向做了总结。