现代社会生活中，视频信息逐渐成为人们传递信息的一种重要途径，可以足不出门便可观澜天下事成为现代生活的重要特征。视频信息作为一种重要的信息传递途径，以其直观性强等特点越来越受到人们的欢迎。视频信息在多方面的有效应用也越来越受到人们的重视。特别是随着计算机网络技术和多媒体技术的广泛发展，极大带动了信息传输和处理技术地发展。　　目前各项技术在不断成熟和完善，视频信息量在与日俱增。然而视频数据的复杂性使得视频信息的存储和处理变的非常困难，面对庞大的视频信息海洋，人们发现查找相关视频信息并非易事，视频数据不同于传统的数据形式，无法用传统的检索方法进行检测，迫切需要一项快速检测视频信息的技术出现。如何有效管理、检测视频数据特别是视频精彩事件成为视频信息有效利用的瓶颈。视频结构的复杂性使得视频数据的存储和处理非常困难，寻找一种有效的视频特征表示方法、视频检测方法等技术成为基于内容的视频精彩事件检测的一系列研究热点。本文围绕基于内容的视频精彩事件检测技术，对视频精彩事件底层特征表示和相似性检测技术进行了综合研究，主要研究成果包含以下几个方面：　　(1)基于组帧颜色-同构纹理描述子的视频精彩事件特征提取颜色描述子是视频最直观的特征描述，纹理描述子是刻画视频区域特征最显著的特征描述，而单一的特征不能充分表示视频精彩事件的语义信息，所以提出了一种基于组帧颜色和同构纹理相结合的视频精彩事件特征提取方法。该方法在有效表达视频精彩事件全局特征的同时，对区域性局部特征的提取也具有较大的优越性。通过分析此特征的实验匹配结果，验证了该方法在视频精彩事件的检测中有较好的效果。　　(2)基于半监督的视频精彩事件镜头聚类技术视频检测中，通常采用镜头与镜头之间的相似度度量，分别检测视频库中每个镜头与用户视频的相似程度。只有遍历整个视频库才能查找到所有与之相似的视频镜头。这种镜头的组织方式使得客户端检测过程费时较大、效率较低，特别对于紧迫的情况下不能快速而有效的完成检测。所以提出了一种半监督的视频精彩事件镜头聚类算法。该算法是实现对视频库中所有镜头依据以各类视频精彩事件的种子镜头为中心进行相似性聚类，使得所有相似视频精彩事件以簇的形式集中存放。实验证明在半监督模式下可以有效实现视频精彩事件镜头的相似聚类，采用该聚类技术后有效地提高了视频精彩事件检测效率和准确性。　　(3)例子视频实现视频事件快速检测传统的检测是基于标注的方式实现，人工标注费时费力而且主观性较强，影响视频事件检测的准确性。通常也很难有一种有效而客观的标注方法应用于视频精彩事件检测。所以提出了一种例子视频检测相似视频精彩事件的检测方法，同时采用了显著图处理技术。实验结果验证了此方法可以有效提高视频检测效率和准确性。　　基于内容的精彩事件视频信息检测技术是一种对视频数据从低层特征到高层语义进行处理、分析和理解后获取视频信息空间特征和时间特性的技术。该项技术对于视频信息的有效利用具有重要作用。