随着多媒体信技术的不断发展,视频信息大量涌现,如何在海量的数据中快速检索出所需要的资料就显得至关重要。为了能够方便人们寻找视频数据,基于内容的视频检索(Content-based Video Retrieval,CBVR)技术研究引起了人们的广泛的关注。基于内容的视频检索,就是由计算机对于视频内容自动分析,用户可以通过提交样例数据或者描述信息查找自己想要的视频数据。本设计以此为背景,对CBVR技术中关键技术,包括镜头分割、关键帧选取以及检索技术进行了深入研究。本论文的主要工作有:1)分析了常见的各种镜头变换形式及相应的镜头检测方法,给出了一种自适应滑动窗口的双阈值镜头检测算法,并采取颜色、纹理二维联合分布直方图作为关键帧特征进行帧间差计算。该特征具有计算简单,并能兼顾帧图像的全局及局部信息。最终通过实验对几个算法进行了比较,验证了本算法的有效性。2)介绍了常见的关键帧选取算法以及关键帧选取“宁多勿缺”的原则,针对一种快速有效的关键帧提取算法进行了改进,使之能够适应内容变化较大的镜头,改善了原算法关键帧选取数目不灵活的缺点。3)给出了一种简单快速的权重调整算法。采用基于用户反馈的视频检索算法。检索接口允许用户提供样例图像或样例视频片段进行检索,通过引入用户评价反馈,指导系统返回更加符合用户需求的镜头。