随着数字时代的来临,计算机技术和多媒体技术的迅猛发展使声音、视频等各种各样的信息现在能以高效、方便的形式储存,但同时也造成视频资料泛滥的问题,如何有效管理和检索视频成为亟待解决的问题之一。基于内容的视频检索技术的出现能有效地解决视频存储管理以及检索的一系列问题,镜头边界自动检测是实现基于内容的视频检索系统关键的第一步,同时也是极具挑战的课题,近年来成为了研究热点之一。有鉴于此,本文对镜头边界自动检测展开深入研究,首先分析了算法的研究现状与发展趋势,总结了现有算法的优劣,在此基础上提出一种利用多种视频特征的自适应门限镜头分割算法。突变检测中,算法首先利用滑动窗口,把当前帧与其前后相邻多帧的视频特征进行比较,形成两组-维的相似向量,再运用Fisher线性判别式,与此同时,结合视频序列中提取的运动矢量形成的自适应阈值来实现突变检测。在渐变检测过程中,首先提取帧的亮度方差作为视频特征,再利用有限状态机来搜索特征曲线中可能存在的渐变,然后结合帧的纹理特征和目标的运动情况来进一步确认渐变的存在,从而最大可能地检测出渐变。对大量TRECVID视频进行实验的结果表明,该算法对视频突变和渐变都具有良好的检测性能,同时能有效地避免运动以及闪光带来的干扰,对各类视频具有较好的鲁棒性。