随着数字视频技术快速发展和日益广泛的应用，在各种视频数据库中存在着大量的经过各种变换处理的视频副本，他们内容相似但形式不同，进而对数字视频版权保护与内容管理技术产生了迫切的需求。基于内容的视频拷贝检测(Content-based video copy detection,CBCD)作为一项重要的数字视频版权保护与内容管理技术，逐渐成为国内外研究的热点。本文通过分析现有视频拷贝检测算法存在的问题，在像素域和变换域两个方面对视频拷贝检测算法进行研究，提出了三种具有较好检测性能的算法。论文的主要工作如下：在像素域，根据全局特征和局部特征提出一种基于SIFT特征和OM特征结合的视频拷贝检测方法。一方面在视频帧特征描述上，采用SIFT特征点顺序度量，代替传统OM算法中的平均亮度顺序度量的方法；另一方面在帧图像分块上，改进传统的OM算法，采用4x2和2x4两种分块方式。实验结果表明，该方法不仅对多种拷贝攻击具有较好的鲁棒性，而且查全率和查准率都得到提高。由于视频数据库中的视频大都以压缩形式存在着，上述像素域的视频拷贝检测算法需要将视频进行完全解码，时间复杂度较高，为了提高视频拷贝检测的速度，提出一种基于变换域的视频拷贝检测方法。该方法首先对压缩视频码流的I帧进行部分解码，得到I帧的变换域系数，并依此构建约简图像来代表视频关键帧；在此基础上进行上述的SIFT和OM联合特征提取，从而实现视频拷贝检测。实验结果证明，该方法在保证拷贝检测精度不降低的情况下能够使视频拷贝检测的速度得到大幅提升，比像素域的方法检测速度提高6.34倍。最后，为了进一步提高视频拷贝检测的性能，论文提出一种视频拷贝检测系统的优化方案，采用三级级联结构，第一级采用基于SIFT特征和OM特征结合的视频拷贝检测方法检测简单的、常见的全局和局部拷贝变换；为了应对画中画的拷贝变换，第二级采用SIFT特征匹配的方法；为了应对水平翻转的拷贝变换，提出一种新的基于圆环分区的SIFT特征点顺序度量的特征提取方法，应用于视频拷贝检测系统的第三级。实验结果表明，本优化方案能够获得较高的视频拷贝检测精度。