摘要：随着网络和计算机技术的快速发展,多媒体信息特别是数字视频迅猛增加。面对海量视频信息,如何对视频进行有效的管理和利用,成为人们关注的焦点。视频广告作为数字视频中的一个重要组成部分,正在影响和改变人类的生活。而其作为商业信息的重要载体,在传递商业信息上起着无可替代的作用。随着广告数量不断增加和广告播放方式的多样化,迫切需要开发出智能的广告监播系统以满足不同用户需求。本文在大量相关文献的基础上,对广告的结构和特点进行了分析,提出了视频广告的自动识别和检测框架。本文主要工作及创新性研究成果体现在以下两个方面：(1)基于多级连续膨胀算法的广告识别方法提出了一种快速广告识别方法,即多级连续膨胀排除算法,在庞大的广告数据库中高效识别重复播放的广告。该算法在多级连续排除算法的基础上,通过不断的对广告视觉特征进行分块,逐级放大特征之间的差异,并利用离线预先构建的数据库广告特征之间的相似性关系,直接滤除存在明显差异的待匹配特征,致使大量的待匹配特征在分层过程初期即被滤除,从而提高了特征匹配的速度。另外,为了鲁棒的描述广告镜头的语义内容,抵御实际中普遍存在的视觉感知失真,本文利用视觉特征空间的相关性和局部二值编码方法构造了一种新颖的多尺度局部特征来描述广告镜头的语义内容。(2)基于显式共享子空间的广告检测方法提出了一种基于显式共享子空间分析的广告检测方法,在没有建立庞大广告数据库的前提下,通过自动挖掘广告与普通节目之间蕴含的语义差异性,自动检测广告。该方法针对待检测视频镜头中提取的两种不同模态(视觉和音频)下的特征,,利用显式共享子空间分析方法寻找这两种模态的一致性语义描述,提高对于广告语义特性的描述能力；在此描述的基础上借助支持向量机对该镜头是否属于广告进行判断,并根据广告段在时间和内容上的连续性和一致性,利用后处理方法减小虚警率。