随着互联网信息技术和多媒体技术的快速发展,人们在生活中会接触到越来越多的多媒体信息。怎样科学地在浩如烟海的视频数据中进行有效地检索,愈发成为重要的研究课题。目前,研究者们普遍从使用基于文本的检索方法转为使用基于内容的检索方法,大大提高了检索效率和准确率。本文旨在优化基于内容的视频检索的各个关键环节,实现一个具有较高检测精度的视频检索系统,为影视类视频的检索提供便利。本文主要研究内容如下:首先,对图像进行特征提取:通过量化HSV颜色空间利用颜色直方图得到图像的颜色特征向量,使用LBP算子得到图像的纹理特征向量,使用欧氏距离法度量特征向量距离;其次,将颜色、纹理特征以固定权值融合,通过对视频图像帧分块、加权,计算图像帧间差。在研究多种镜头边界检测方法后,本文设计了自适应高低阈值的计算方法,并针对镜头突变、镜头渐变分别判断,同时设计了二次判断方法,能够尽量地准确识别镜头的突变和渐变,并排除特殊情况对镜头边界检测的影响。根据比对实验结果,本文的镜头边界检测方法拥有更高的查准率与查全率。再次,对多种关键帧提取方法进行研究,确定选择用K-means聚类方法实现关键帧提取。在分析了K-means聚类方法的不足之处后,提出了一种基于K-means聚类改进的关键帧提取算法,本算法根据初始聚类中心距离最大原则选取初始类心,通过“手肘”形K值筛选和CH指标评估确认最优K值,完成对传统K-means聚类方法的改进,并使用该方法提取视频关键帧。经过对比实验,本文的方法对关键帧的提取确实拥有更好的效果,用更简洁的关键帧数来准确描述镜头内容。最后,本文根据遗传算法设计了一种基于遗传算法的多特征权值自动选取的方法,选取更为合理的颜色、纹理特征向量权值进行特征融合,提高检索准确率,最终设计并实现了视频检索系统,经测试,本系统拥有良好的视频检索效果,具有较高的检索准确率。