随着通信和多媒体技术的迅速发展,检索和浏览海量的多媒体数据成为日益迫切的问题。由于视频数据具有丰富的信息,难以用精确的语言来表示它的特征,因此采用传统的人工描述方法存在很大的弊端。在此背景下,可由计算机自动运算的视频信息内容特征提取和检索技术成为当前急需解决的课题。基于内容的视频检索技术(CBVR, Content-based Video Retrieval)是其中一项可以满足上述需要的可行技术方案,也是近年来的研究热点,它主要指通过镜头检测、关键帧提取、特征提取、目标检索等步骤,获得特定的检索目标,检索结果不受个人对视频不同理解的影响。本文研究了基于内容的视频信息检索的的若干关键技术。要完成对特定视频片段的检索,视频镜头检测和镜头特征提取是两个首要问题。本文第三章对镜头检测算法进行了研究,首先介绍了传统的突变镜头检测算法和渐变镜头检测算法,并通过试验以及结果分析,总结了各种方法的优点和不足;同时介绍了传统的关键帧提取方法以及在本系统中采用的方法。第四章对检索过程中的相关反馈进行了研究,介绍了常用的相关反馈算法,并对其权重调整算法进行了改进。在以上算法研究基础之上,我们建立了一个基于关键帧的视频检索实验平台,讨论了系统的组成模块和功能,介绍了系统提供的各种检索手段,给出了一些检索实例。在检索过程中,引入相关反馈的检索方式,通过用户的参与和帮助,经过反复的迭代检索使检索结果更好的满足用户的需求。