近年来,随着计算机网络和多媒体技术的高速发展,Internet上的信息种类和数量与日俱增.如何从这个海量的多媒体信息库中找到需要的多媒体信息已经成为一个重要的课题.为此,就引发了视频处理的一个新领域:基于内容的视频检索.本文围绕这一领域主要做了如下工作.1、关键帧提取.本文在分析现有关键帧提取算法的基础上提出了基于进化免疫网络的关键帧提取方法.该方法将视频帧转化为多维空间中的一个点,并采用进化免疫网络的聚类算法将内容相似的帧归为同一类,然后对每一类都选取出一帧来作为此镜头的关键帧.仿真结果表明这种方法能较好的概括视频内容,事先无需人为确定关键帧的数目,并且它可直接推广到对视频片断进行关键帧的提取而无需对视频进行镜头分割.2、运动估计.在分析现有的运动估计块匹配搜索算法的基础上,本文将免疫克隆选择机理引入到块匹配运动估计的搜索策略当中,提出了基于免疫克隆选择的块匹配运动估计方法,仿真结果表明该方法可以在实现较为精确的块匹配的同时保持较低的运算复杂度.3、视频分类.在综合颜色和运动特征的基础上,本文采取支撑矢量机对视频进行分类,同时利用中心距离比值法进行支撑矢量的预选取,仿真实验结果表明该算法能对视频进行较准确的分类,而且将中心距离比值法引入其中之后,在训练速度上有了较大的提高.