随着互联网和多媒体技术的飞速发展,视频数据呈现爆炸性的增长,这对视频数据管理和检索技术提出了更高的要求。运动信息作为视频区别于图像的本质特征,体现了随时间变化过程中视频帧之间的相关性和相异性,对分析和描述视频内容具有重要的意义。因此,在进行视频的分析和检索过程中如何有效地利用其运动信息是一个值得深入研究的问题。　　 本文对基于运动特征的视频分析和检索的关键技术进行研究,内容包括基于块匹配的运动信息提取、视频镜头切变检测以及视频副本检索算法,并在此基础上设计和实现了一个实用的视频分析和检索系统。　　 本文的主要贡献和完成的工作包括:　　 1)提出了一种综合搜索策略的快速运动估计算法。该算法综合考虑图像序列的矢量分布特性、相邻宏块运动矢量的相关性以及小方形模板的“紧致性”,设计相应的搜索策略,实现了更快速的视频运动信息提取。　　 2)提出了一种新的应用运动信息的镜头切变检测算法。该算法从视频运动矢量场中提取出矢量角度量化直方图熵和矢量幅度两个特征,将其首次应用到镜头切变检测中,有效减弱了摄像机运动对镜头检测的影响。同时设计了自适应阈值策略,进一步提高了算法的鲁棒性。　　 3)设计了一种基于运动指纹特征的视频副本检索方案。定义视频运动强度指纹和运动活力指纹特征,在此基础上设计直接时序匹配和动态规划思想相结合的匹配算法,对于视频副本检索中常见的模糊、亮度漂移和视频时间尺度变化等干扰都具有较高的鲁棒性。　　 4)设计并实现了一个功能完备、操作灵活的基于运动特征的视频分析与检索系统。