基于内容的视频检索系统是将视频结构化并依赖视频数据中的视觉特征以及时空特征进行相似度衡量的系统。 本文对视频检索系统的实现技术,从视频结构化到镜头的边界提取,还有关键帧的选择以及特征抽取和匹配算法,进行了研究。为了规范视频特征的抽取,本文研究了MPEG-7规范的内容,特别是其中的视觉描述子。并进一步对相机运动和运动轨迹进行了研究和探讨。 对于静态视觉特征的抽取,本文结合使用了MPEG-7中的可扩展颜色描述子、相似纹理描述子和轮廓形状描述子对图像进行描述,给出了抽取以及匹配算法。实验表明这种方法具有很好的稳健性。在时空特征方面本文选用了运动活动性描述子与静态视觉特征结合。 本文实现了一种基于内容的视频检索系统原型,依据MPEG-7标准抽取视频的视觉和时空特征,具有镜头库及特征库的支持。实现了特征的抽取、入库以及基于查询实例的相似性查询,将视频按相似度返回给用户,同时还可以按照运动活动性强度实现的视频分类浏览。