随着网络和计算机技术的高速发展,多媒体信息,特别是数字视频越来越多的进入人们的生活。如何对视频信息有效管理和利用,是摆在人们面前的重要课题。因此,在理解视频内容的基础上,建立视频的索引、浏览和检索等应用系统,提供给用户方便的视频内容获取方式就成为研究人员努力的方向。镜头作为视频中的结构单元,既可分割成为图像帧,也可组合构造成故事单元,因此在视频内容分析技术中,对镜头进行分析具有十分重要的作用。对视频中的镜头进行有效的分类,一方面,可以极大地缩短低层视觉特征与高层语义特征之间的“语义鸿沟”;另一方面,镜头分类还是视频摘要、索引、检索等视频管理和应用技术重要的支持和保证,具有十分重要的现实意义。新闻视频是内容结构性比较强的视频类型,本文针对新闻视频,设计了一种基于内容的镜头分类方法。该方法将新闻视频中的镜头分为主持人、记者、独白、广告、静态图像以及“其他”六个类型。其中,“其他”指新闻视频中除去另五类镜头后剩余的镜头。主持人、广告、静态图像和“其他”这四类镜头,根据其自身特点逐一检测。记者和独白镜头在新闻视频中是最难以区分的,为此,本文利用一种机器学习方法——条件随机场,将记者和独白镜头的分类转化为序列标注问题,并进行了实验,得到了不错的效果。