随着互联网技术和多媒体技术的快速发展，多媒体更加容易被传播、复制和篡改，使得对其进行版权保护成了一个难点问题，基于内容的拷贝检测技术是解决多媒体版权保护的一个有效的方法，其主要包括特征提取、索引构建两个部分，目前它的研究难点之一是如何提高特征的鲁棒性、减少索引的检索时间问题。在特征提取方面，SIFT特征检测算法是目前公认最好的特征检测算法，但SIFT描述的局部特征仍然存在局限性。基于多分辨率直方图的思想，论文提出了多尺度SIFT描述，即Multi-scale SIFT描述。在SIFT描述、SURF描述、Multi-scale SIFT描述的基础上，用PCA降维和二进制编码对上述特征描述进行抽象，得到三种局部媒纹(即媒体指纹)特征，通过实验表明，基于Multi-scale SIFT描述的方法性能最好，这是因为Multi-scale SIFT描述比SIFT描述、SURF描述具有更高的辨识力和鲁棒性。在索引构建方面，实现了一种高效的倒排索引系统，引入了快速查找表加快查找速度，并以此为基础，分别从性能、响应时间两个方面来改进索引系统。引入局部媒纹汉明距离分析机制，实现了媒纹的相似性搜索，有效的抵制了媒纹在攻击后发生的变异,提高了局部特征的鲁棒性。针对响应时间问题，采用分布式索引系统，并通过分段的快速查找表和hash函数加快索引定位。在百万测试图像集上，实验验证了Multi-scale SIFT媒纹的性能最好，从而验证了Multi-scale SIFT局部描述的辨识力和鲁棒性；最后实现了高效倒排索引系统，并在该系统的基础上从两个方面进行了改进，从而改进方案从不同方面提高了系统的性能。