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针对视频镜头边缘检测准确率低的问题，提出了一种新的基于多特征的视频镜头检测算法。首先按时序读取多帧图像，并转换为灰度图；进一步将帧图像均匀分块，计算每个图像块的平均梯度，构造视频动态纹理；比较相邻帧视频动态纹理的相关性及两帧SIFT特征的匹配程度，根据匹配结果得出预检测结果；接下来与步长低于人眼刷新频率的下一帧动态纹理及SIFT特征相比较，得到最终的结果。通过对多组不同类型的视频数据进行实验，均能取得较高的召回率和准确率。该文算法对结构较复杂的渐变镜头进行检测，也能取得较高的检测准确率和召回率。