随着数字多媒体处理与互联网技术的发展，以视频为代表的多媒体数据量急剧增加，人们在享受数据媒体带来的全新生活娱乐方式的同时，对组织和管理多媒体信息并实现快速准确的检索也提出了更高的要求。与此同时，已有越来越多的用户参与到新兴的网络视频相关服务中，大量的近重复视频涌现在互联网中，并呈现出爆炸式的增长趋势。近重复视频检测技术通过视频自身包含的内容来实现检索，可以有效检索到具有近似重复内容的视频，从而可以被广泛地应用于版权保护，广播监控等多个领域。在现实需求及重大研究意义的推动下，本文对近重复视频检测技术进行了研究，主要研究成果如下：　　1)设计并实现了基于视频指纹特征的近重复视频检测方法。引入信息熵的概念实现自动分割，使指纹曲线所包含的信息量达到最优；改进指纹匹配算法，有效克服检索过程中的亮度漂移、突变、尺度变化等常见干扰。　　2)将视频子片段分割技术应用于近重复视频检索领域，提出了基于分块亮度排序的子片段分割算法，克服了亮度变化对子片段分割的影响。该方法充分对视频内容进行分析，减少关键帧的数量，降低了后续视频检索算法的计算复杂度。　　3)设计并实现了基于关键帧的近重复视频检索方法。应用子片段分割技术进行关键帧提取，采用SIFT算法进行匹配，有效克服旋转形变等干扰，有效提高了视频检索的准确率。　　4)提出一种综合的搜索策略。在提取视频指纹过程中局部信息会发生缺失，而基于关键帧的算法中会缺失一部分全局信息。因此，考虑两种算法的优缺点，将上述两种检索方法充分结合，实现综合检索，保证了较高的查全率和查准率。　　5)设计并实现了一个功能完备、操作灵活的近重复视频检索系统。