随着互联网的普及，以及各种压缩技术和大容量存储技术的不断出现，使得视频的传播、制作、存储越来越容易，网络视频的内容迅速增长，在这种情况下也产生了大量的近似重复视频。大量的近似重复视频给版权保护带来了严峻的挑战，在此背景下，视频拷贝检测技术应运而生。近年来，众多学者投身于视频版权保护技术的研究。数字水印技术和基于内容的视频拷贝检测技术是目前视频版权保护具有代表性的两种方法。数字水印技术需在视频发布之前嵌入水印进行保护，嵌入在视频中的数字水印容易被破坏而失去版权保护功能，因此将数字水印应用到实际中还存在一定的局限性。相反，基于内容的视频拷贝检测技术直接从视频内容本身提取特征，无需嵌入任何信息，与数字水印技术相比更具实用价值。其检测流程主要分为以下四个主要的步骤：1视频预处理；2特征提取；3建立索引；4特征匹配。视频版权保护的关键问题不仅是视频数据量大导致检索速度慢，而且视频的剪切、旋转、转换编码格式等视频拷贝攻击降低了检索的准确率。因此，寻找鲁棒性好和高维索引算法成为视频版权保护问题的重点。本文的主要贡献是提出了一种基于球哈希和改进的灰度差算法的视频拷贝检测方法，提高了近似视频的检索时间和检索的准确率。首先，对传统的灰度差提取关键帧的算法进行改进，提出利用灰度差与灰度差累积量相结合的方法提取关键帧，减少了提取关键帧时产生的累积误差，提高了视频检索的准确率；然后，提取关键帧的SIFT特征，并且利用著名的球哈希算法对SIFT特征建立索引，把128维的高维浮点向量变为二值索引,提高了检索速度。实验结果表明该方法不仅提高了视频检索的准确率和检索速度，而且保证了较高的查全率。实验证明，与基于灰度序方法、基于GIST特征的方法、基于SIFT特征的方法和基于ORB特征的视频拷贝检测方法相比，本文提出的方法在保证较高查全率的同时，有较好的检测精度，同时检索时间也得到极大提升。最后，利用本文研究的内容采用VC技术设计并实现了基于球哈希和改进的灰度差算法的视频拷贝检测系统，该系统具有较强可移植性和可扩展性。