随着通信与多媒体技术的迅速发展,获得几乎无限的视频信息将变得越来越容易,于是就面临一个新的问题,那就是如何对视频信息进行有效的组织和管理,以便于更好的使用这些信息。由于视频的信息量大、内容丰富,所以对其进行有效的管理和检索成为一个迫切需要解决的难题。目前,对于视频的管理和检索主要体现在基于视频文件和其描述方面,而从视频文件内部进行操作,即对基于视频的实际内容进行处理更是用户所关心的。因此,视频内容检索技术(CBVR)便成为人们迫切关注的热点。本文也正是围绕着CBVR中基于关键帧分析和检索问题而展开的研究。1、 在本文开头的前两章,首先介绍了视频检索技术产生的背景及发展现状。其次,分析了视频数据的特点和视频数据处理的层次化结构,并介绍了将视频转化为连续图像帧序列的方法。2、 本文第三章主要是研究镜头分割处理和关键帧选取问题。这部分内容从介绍镜头变换的各种类型和特点入手,分析了目前几种典型镜头分割处理方法,在此基础上,介绍了一种基于灰度分布像素统计直方图检测法,该方法实现简单,而且能有效地克服噪声和物体运动所带来的影响,能够很好地解决突变类型镜头起始点的定位问题。此后,围绕着关键帧选取展开分析,对关键帧的选取,本文采取了一种基于镜头内容的时间自适应检测法,该方法使关键帧选取数目随镜头变化自适应地确定。该方法选取的关键帧具有代表性,能全面反映镜头内容。3、 本文第四章主要围绕关键帧图像库进行基于关键帧的相似检索问题的研究。这一章主要是分析了图像静态特征及提取方法,并对典型的相似性匹配度量模型及主要匹配方案进行了介绍。针对HSV颜色空间模型中色调(Hue)不变量的颜色特性,分析了一种基于色调局部累加直方图检索法。在此基础上,采取了两种利用综合特征进行图像检索的方法。一种是把色调局部累加统计直方图特征与分块颜色矩特征相结合,这种方法有效的弥补了基于色调局部累加直方图法不包含颜色空间分布特征的缺点;另一种是把基于色调局部累加统计直方图特征与描述图像空间形状分布关联信息的Markov转移概率矩阵特征相结合,此方法用于图像检索,既考虑到了颜色特征,又兼顾了形状分布细节。此外,在利用综合特征检索过程中,为使各个子特征的相似距离在进行线性加权时得到的全局相似度量值具有可比性,本文采用了Guassian归一法对子特征距离进行了归一化处理。最后,本章还对检索率和准确度两个主要检索性能指标进行了介绍。4、 依据检索性能指标,本文第五章实验部分对三种检索算法的性能进行了详细分析和评价。5、 本文第六章总结了全文内容,并就该研究领域今后面临的挑战和发展方向进行了分析和展望。