近年来，伴随着社会安全的需要与信息技术的发展，对监控视频的挖掘技术越来越重视。本文针对监控视频进行研究，采用了视频检索挖掘的算法思路，将图像语义距离的计算，镜头分割，关键帧提取，以及步态研究应用到论文中，用以从多个视频中提取含有指定特征的人物的图像帧。　　本论文中使用的是用固定摄像机拍摄得到的监控视频。观看视频可知人物从场景中走过，只有很少部分的视频帧含有人物，对于采集的含有大量帧的监控视频来说，很多帧是冗余的。并且对含有大量帧的视频直接操作很不方便，浪费了很多时间以及空间。为了减少冗余提高时间和空间的利用率提出了下面的算法流程。　　首先，镜头分割的算法，利用了彩色直方图的算法，将视频进行镜头分割，从而将处理费时费力的视频分为便于处理的视频镜头，得到镜头之后，按照镜头的单位进行处理，使得后面的检索以及挖掘节省了大量的时间。其次，从镜头中进行步态特征的提取以及人体身高特征的提取，得到的特征作为该组镜头的关键帧的特征。再次，利用关键帧提取技术，从镜头中提取关键帧。得到的关键帧使之代表镜头，存储和检索的时候，只需要匹配关键帧的特征。这样进一步节省了检索和匹配的计算的时间与空间。最后，用得到的特征进行识别与分类，使用了经典的LIBSVM作为识别分类的工具。