近年来,3D电影在商业上获得了巨大的成功,为3D影视行业带来了巨大的发展。随着互联网的不断发展和计算机性能的不断提高,互联网能够提供越来越高质量的多媒体服务,其中以YouTube为代表的互联网视频服务发展迅猛,3D视频也越来越多地出现于这些视频网站上。3D视频逐渐被消费者所接受,3D显示技术也日趋成熟,这造就了大量的3D视频终端设备的产生,3D电视、3D手机、3D游戏机等各类设备目不暇接。消费者不仅能在影院中享受精彩的3D电影,现在还能通过各种3D终端设备来观看3D视频。在这样的背景下,如何从互联网上的海量视频中选出3D内容,是消费者和视频提供商都会关心的问题。　　常用的全文搜索引擎是针对文本内容的,不具有识别搜索主题的能力。如果使用全文搜索引擎来搜索3D视频效果将非常差,会得到大量非视频网页的结果。然而目前的视频搜索引擎大都是基于视频元信息的,所谓视频元信息就是基于视频页面的描述文本提取的关于视频的结构化的文本信息。所以视频搜索引擎实质上还是使用全文搜索引擎的技术,只是将搜索主题限定为视频而已,并不能从视频内容上区分出3D视频。　　本文分析了3D视频搜索引擎的关键技术——基于视频内容的3D识别和视频聚类。3D识别是为了把3D视频从普通视频中区分出来,而视频聚类则是把搜索结果归类展示,以提高搜索引擎的可用性。基于全文搜索引擎的原理,设计了3D视频搜索引擎的实现方案,并具体实现了一些部件。通过分析3D视频的不同实现方法、3D视频本身的画面组织方式,总结出了一套基于视频内容的3D识别方案。最后对视频结构进行分析,尤其是对3D格式中最为常见的左右拼接格式和红青色差格式,实现了一种满足3D视频搜索引擎的视频聚类方法。