随着数字媒体技术和网络技术的发展与普及，数字视频的生成、传播以及应用变得越来越简单。数字视频的快速增长在为人们提供方便快捷的同时，也带来了各种各样的问题，如通过网络传播发布非法、淫秽以及盗版内容等。如何对海量视频进行数据建模从而达到有效的内容监管成为亟需解决的问题。局部视觉特征的内容识别准确率要高于全局特征。本文针对较短时长的视频剪辑数据，将局部视觉特征应用到视频内容检测中，提出一种快速视频内容检测算法。通过提取局部特征，一幅图像帧可以看成是局部特征的集合，局部特征集合具有高维和多量的特性，这就导致高维点集在存储空间和计算时间上具有很高的复杂度。本文采用独立的高层抽象特征来描述局部特征集合，能够很大程度上降低高维点集的存储和计算复杂度。在此基础上，引入一种新的层次化检索架构，建立底层特征与高层抽象特征之间的层次性映射关系。在检测过程中，首先通过高层抽象特征快速排除掉大多数不可能匹配的局部特征集合，然后根据候选结果集，在底层局部特征范围内进行二次检索，保证检测结果的准确性。本文设计并实现了一个基于局部特征集合的视频内容检测验证系统，在10,000规模的视频片段库中的实验表明，对于雷同视频检测，该检测系统具有很好的实时性和准确率。