随着计算机和通信技术、宽带网络技术、音视频压缩技术以及计算机硬件技术的发展,视频数据的存储和传输不再是一件困难的事情。数字视频也越来越广泛地融入于人们的生活空间中。然而如何有效地对这些视频数据进行组织、表达、存储和管理,以及如何对其进行快速检索与浏览等已成为视频领域内急待解决的重大课题。由于视频数据自身内容的丰富性和多样性、结构的复杂性以及具有时空多维结构性,传统的数据管理与检索方案不能够很好地从巨大的视频数据源中找到所需要的信息,于是基于内容的视频检索系统(CBVR)便应运而生。AVS (Audio Video coding Standard)标准是《信息技术先进音视频编码》系列标准的简称,AVS标准包括系统、视频、音频、数字版权管理等四个主要技术标准和一致性测试等支撑标准。AVS是我国具备自主知识产权的第二代信源编码标准。它是其后数字信息传输、存储、播放等环节的前提,因此是数字音视频产业的共性基础标准。2006年AVS视频部分(AVS-P2)正式成为国家标准后,涌现了大量的优秀技术提案,并成功地制定了面向高清晰度数字电视广播、流媒体传输、移动多媒体通信等应用的视频编码标准,此外在系统规范、音频编码、数字版权保护等各方面也已取得一定的成果,已经初步形成具有自主专利知识产权的标准体系。本文以AVS视频为研究对象,基于内容的视频检索为出发点,提出了一种基于内容的AVS视频检索模型。由于在目前的图象视频数据库中,基本上以彩色图片为主,所以在基于AVS内容的视频检索技术中,使用颜色特征作为视频关键帧提取的依据。并以该模型为基础,研究了关键帧提取技术和视频检索技术。论文的主要工作如下:关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量同时一也为视频检索和浏览提供了一个组织框架。依据视频连续帧之间具有相似性这一特点,本文提出了一种基于图像相似度的关键帧提取算法,依据这种算法选取的关键帧更具有代表性,且提取的关键帧个数能够得到有效控制,降低了关键帧的冗余度。本文提出了一种全局特征与局部特征相结合的视频检索算法,依据此算法可以提高检索过程中的查准率。