近年来,伴随着Internet和无线网络的快速发展,涉及盗版和侵权行为的视频拷贝现象也日渐增多,极大的侵害了视频权益人的利益,并对网络视频搜索和浏览产生了不良影响。因此视频拷贝检测已经成为了一个新的研究热点,而基于内容的视频拷贝检测方法因为它本身具有的各种优点而在众多视频拷贝检测方法中脱颖而出,受到越来越多的重视。另一方面,IPTV作为一种极具吸引力的网络应用,备受现代电视用户的青睐,也正在受到广泛有力的推广。本文针对IPTV应用的自身特点,提出了一种快速高效的针对性的视频拷贝检测方法。该方法利用分块灰度直方图作为基本帧特征,在此基础上提出了一种简洁有效的帧相似度计算方法,能够处理实际应用中出现的主要视频拷贝类型；针对IPTV应用中的“画中画”特点,使用独特的检测算法解决了“画中画”检测的难题；为了提高检测效率,对视频进行镜头分割和进一步的聚类得到众多镜头簇,在镜头分割的过程中同样利用上面所述的帧特征为基础,计算镜头边界,而在进行镜头聚类时,首先计算每个镜头的一个代表帧,利用不同镜头的代表帧之间的相似度作为镜头聚类的基础。对聚类得到的镜头簇利用K-means索引树构建视频的镜头簇索引,该索引结构在建立的过程中依据镜头簇之间的相似度确定它们的相对位置,因此在利用该结构进行搜索的过程中,能够达到对数级别的搜索时间复杂度,从而实现快速的拷贝检测。最后的实验结果表明,该方法不仅检测速度快,而且针对IPTV应用具有令人满意的检测准确性和覆盖率。