随着计算机技术、多媒体技术和网络技术的快速发展，视频信息在人们获取的信息中占的比重越来越大。如何有效并且快速的管理和检索海量的视频信息成为亟待解决的问题。由于基于内容的视频检索技术是解决此问题的有效途径，近来受到越来越多的重视，而关键帧提取技术是基于内容的视频检索中的关键技术之一，所以对关键帧提取技术的改进有重要的意义。　　本论文通过分析动态规划算法提取最优的关键帧，提出一种基于贪心算法的关键帧提取方法，该方法利用二叉堆数据结构，显著降低了提取关键帧的时间复杂度和空间复杂度，并且该方法不需要输入任何参数，可以有效的避免设定阈值方法所带来的问题。论文的主要内容如下：第一：论文介绍了本课题研究的背景及意义，并研究了视频检索的国内外研究现状和分析了关键帧提取目前所存在的主要挑战。在此基础上分析了主流的关键帧提取算法。其次，论文研究了一种新的测量图片距离的方法，即用图片欧氏距离测量，该方法对于分析图片的相似性比传统的欧氏距离具有明显的优势。并将此方法用于关键帧提取算法中，得到比较好的实验结果。第二：论文研究了将关键帧的选取归结为一个优化问题，并用动态规划方法解决此优化问题，使提取关键帧的时间复杂度和空间复杂度分别达到O(n4)和O(n2)，而且用贪心算法来解决动态规划问题，进一步降低了计算复杂度，使提取关键帧算法的时间复杂度与空间复杂度降低到O(nlogn)和O(n)。　　最后，实验证明了算法的性能，得到了预期的效果，并总结了全文的主要内容，提出了自己对视频检索领域的一点认识。