随着网络技术和多媒体技术的迅速发展,图像、音频和视频等各种多媒体数据呈爆炸性增长。如何对这些数量巨大的多媒体数据进行有效的管理与检索已经成为目前研究的热点。由于多媒体数据的多样性和复杂性,传统的基于文本的检索技术已不能完全满足现在用户的需求。针对这种情况,基于内容的视频检索技术便应运而生并已经成为多媒体领域的研究热点。论文在分析现有视频检索系统及相关技术的基础上,建立了层次化的视频结构模型,利用到可变滑动窗口算法对切变镜头进行了检测并提取了关键帧。从视频关键帧中提取主色特征,将其与视频的结构信息用XML文档格式进行表示并存储到关系型数据库中。利用结构化查询语言中过程与函数实现了基于主色特征的镜头级视频检索,设计并实现了一个基于客户/服务器构架的基于内容视频检索(CBVR)原型系统。该系统包括服务器端、网络传输和客户端三个主要模块,具有特征提取、特征入库、特征匹配和检索点播等功能,并且可以基于媒体文件与XML文件两种方式进行检索。实验证明,在CBVR系统实验平台上利用主色等颜色特征,可以有效地对视频进行检索。系统中利用的可变滑动窗口算法进行镜头切变检测可以提高准确率、查全率和效率。但目前CBVR系统的检索方式还不够完善,检索效率也有待提高。下一步的研究重点是综合多特征进行视频检索、增加检索方式和优化检索效率等。