基于内容的视频检索是当前多媒体领域的研究热点,它综合了数字图像处理、数字视频处理、多媒体技术、数据库技术等多学科的内容,使用视频的底层特征作为检索的依据,克服了传统的基于属性检索方式的不足。论文针对基于内容的视频检索开展研究,深入分析了视频镜头分割、特征提取、特征描述与建模以及检索算法的组织四个方面,取得了一系列有价值的成果。在视频镜头分割方面,提出了一种基于多帧抽样的双重比较镜头分割算法,有效地提高了对视频镜头渐变检测的性能;同时,针对视频镜头突变的检测,提出了一种基于最近邻像素匹配的时空切片镜头突变检测算法,该算法显著降低了突变检测的虚检率和计算量。在特征提取方面,提出了一种自适应背景更新的差分运动检测算法,该算法在运动对象轨迹的检测中对背景的抖动和光照条件的变化具有较好的鲁棒性。在特征描述与建模方面,提出了一种以六类拓扑关系组合逆运算符的新型拓扑关系集合,并证明了其具有完备性和互斥性,在此基础上建立了一个基于MPEG-7标准的视频镜头模型,完整地实现了对视频镜头的描述。在检索算法方面,提出了一种基于行列块编码的视频检索算法,该算法对检索中视频移位和亮度的变化具有鲁棒性;针对视频检索算法的组织,提出了一种层次化的体系结构,相比传统的检索模式,在效果一致的前提下减少了将近40%的时间开销。根据论文的研究成果,设计并实现了一个视频检索的实验系统。该系统能够实现常规的基于内容视频检索的功能,同时还能针对实时视频流数据,实现特定视频段的流式检索。