在数字作品登记业务系统中,作品及作品特征的备案是作品登记的基础。由于视频作品具有类型繁多、数据量大、数据结构复杂等特点,它的存储方法及查询效率直接影响到登记平台的实用性,所以对其研究具有重要的意义。视频作品备案技术中包括特征存储和作品存储,研究中涉及到特征提取、索引、存储等问题,它们都是备案技术研究的核心问题。本文在分析了目前国内外视频备案和检索技术的基础上,针对视频作品特征备案技术,提出了按层次结构化的视频数据模型。针对目前关键帧提取存在的阈值选择困难、算法复杂等问题,提出了改进的互信息量关键帧提取算法,创新点是构造基于非均匀分块加权HSV直方图结合互信息量相似度曲线检测算法。针对点特征提取时计算量大且存在误匹配的问题,提出了结合全局信息的SIFT特征点提取算法。针对特征维数高的文体,采用结合全局信息SIFT点特征和LSH高维聚类索引算法。针对检索时特征签名距离比对算法存在检索效果不准确的问题,本文又提出了另一种综合时序特征曲线和关键帧特征的视频检索方法。本文采用对比同一算法对不同类型视频以及不同算法对同一类型视频进行测试得到的结果,通过查全、查准率对结果进行评价。实验结果表明,本文关键帧提取算法无需阈值选择,能实现关键帧自动提取并且只需一次扫描就能快速得到准确的关键帧；本文融合视频时序特征和关键帧的视频检索算法,对多种类型的视频有很好的检索效果,算法的查全、查准率高。