视频取证是当前计算机取证领域的一个研究热点，涉及到计算机取证、人工智能、计算机图形图像、模式识别等多个研究领域。当前，视频取证的研究主要集中在智能视频监控方面，而忽略了对于事件发生之后的自动分析取证研究。　　 本文以公共场所发生的物品遗弃事件作为主要研究问题，此类事件常见于公共场所制造爆炸、进行非法交易等案件中。我们主要研究针对此类事件监控视频的自动取证方法，具体从目标检测与快速目标识别等方面进行研究：　　 首先，针对丢弃物品事件，提出了一种基于目标检测的视频取证方法。该方法将运动目标检测、目标分类与目标识别相结合，先筛选出视频文件中的运动目标，再判断运动目标中是否包含与遗弃在现场目标类别相同或者相似的目标，如果有，则将之与现场采集到的遗留目标图像进行详细匹配，从而获取目标在视频中出现的具体时间，给调查人员提供线索。实验结果表明，该方法能够查找到目标在视频中出现的位置，检测速度达到了对低帧频的监控视频分析处理的要求。　　 其次，提出了一种基于Camshift的快速目标识别算法。该算法先利用Camshift进行疑似目标区域搜索，再将该区域中物体与目标进行局部尺度不变特征匹配。实验结果表明，改进后的算法能够在复杂背景条件下较为快速准确地定位出目标在视频中出现的位置，满足视频取证的要求。　　 最后，设计完成了基于目标检测的视频取证原型系统。该系统能够根据提供的目标图像快速地对提交的监控视频进行分析，并给出该目标在视频中出现的位置。