随着时代与科技的发展,浩如烟海的视频信息表现了社会与生活的方方面面。如何对视频信息进行检索,已经成为目前迫切需要解决的一个重要问题。为了有效地从视频媒体库中找到所需要的信息,必须对视频信息有效地组织、索引,以提供快捷、有效的视频检索。因此,进行基于内容的视频检索已经逐渐成为多媒体技术领域的研究热点。在视频检索中,特征提取是最基本的问题。针对颜色特征的提取,实现了一种简化的颜色特征描述,将颜色模型转换到符合人类感知的颜色空间,并根据视觉特征,减少需要描述的颜色数,降低特征向量维度。为了识别出关键帧中的对象,提取对象的特征,设计了一种基于层内相关性的小波相位边缘提取算法,利用小波变换后边缘点与周围局部范围内各点在相位上的相关性提取边缘,能较好的分割出关键帧中的对象。视频检索是高维空间中的计算,提高检索的速度是问题的关键。针对高维空间计算量大的问题,构造了一个核矢量,将高维空间转换到低维空间,在低维空间逐维过滤不相似的数据集,缩小检索范围,提高检索速度。在视频检索中,使用了相关反馈技术,通过调整各特征的权值,不断逼近用户的信息需求,提高了检索的准确度。在系统的实现中,根据系统的总体框架,实现了镜头分割、静态特征的提取、视频检索等模块的功能。通过测试与分析,分析了检索的查全率与查准率,验证了系统的正确性、算法的合理性。