面对互联网上的海量视频数据，视频拷贝检测具有广泛的应用价值，比如版权保护、视频检索、视频内容监控、视频信息追踪等方面。本文围绕视频拷贝检测的特征提取展开研究，提出一套快速、准确、鲁棒的特征提取及匹配算法。具体的研究成果如下:　　1.基于改进的OM特征的视频拷贝检测算法针对互联网中视频拷贝的常见变换场景:添加Logo、亮度变换、添加填充边缘、分辨率改变等，提出了一种基于OM特征的改进算法。首先通过实验验证普通OM特征的有效性和分析它存在的缺陷。然后为了改进OM特征在区分性上存在的缺陷，增加使用子块的熵信息作为排序度量得到第二个子块排序序列。使用两个排序序列共同判定图像的相似度。实验结果表明改进的OM特征可以获得更高的准确率。　　2.基于显著区域的视频画面主体提取算法视频帧的边缘一般都包含较少的信息，提取OM特征时分块后边缘区域所在子块间的相互关系比较固定，从而降低了OM特征的区分性。利用显著区域提取技术，只对视频帧的画面主体区域提取OM特征可以排除这种干扰提高特征的区分性。同时因为画面主体区域可以在裁剪变换中保持稳定，所以只对画面主体区域提取得到的OM特征会具有一定的抗裁剪能力。本文首先设计一种视频帧填充边缘检测算法，进而在分析对比显著图计算算法基础上实现了一种显著区域提取算法。实验表明基于画面主体提取OM特征，其准确率和召回率能够进一步提高。　　3.互联网视频拷贝检测系统基于上述研究成果，本文设计和开发了一个互联网视频拷贝检测系统。系统接收互联网中的视频数据并对其进行拷贝检测和分析，通过良好的架构设计和缓存策略，系统能够稳定高效运行。实际运行结果表明，本文所设计的基于显著区域的改进OM特征准确、鲁棒，且处理速度快，符合在线系统要求。此外，系统开放了检测接口，能够加载所有符合规范的视频拷贝检测算法，可用作算法验证平台。