1、基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)指根據(jù)用戶提交的示例視頻，在視頻數(shù)據(jù)庫中查找與其相似的視頻片段，并將查詢結(jié)果按相似程度的高低反饋給用戶。顯然視頻序列相似性度量算法的好壞是決定檢索效率高低的關鍵因素之一，從而使得如何有效進行視頻序列的相似性度量成為視頻檢索領域研究的熱點之一，所以本文重點研究了視頻特征的有效表征方法和相似性度量算法。
　　具體研究內(nèi)容如下：
　?。?）鑒于視頻的結(jié)構(gòu)化特征，總結(jié)并分析視頻的層次化結(jié)構(gòu)以及主要的鏡頭邊界檢測

2、和關鍵幀提取常用的方法及優(yōu)缺點；綜述目前國內(nèi)外常用的視頻特征提取方法和相似性度量算法；研究了距離d值的大小對灰度共生矩陣各特征值的影響，并通過實驗確定距離d的合理取值。
　　（2）提出一種綜合圓環(huán)分塊的顏色特征和紋理特征的鏡頭邊界檢測方法。首先計算分塊的HS色彩直方圖的不連續(xù)幀差；其次計算融合Tamura紋理特征和灰度共生矩陣的紋理特征向量的不連續(xù)幀差；最后利用這兩個幀差作為輸入向量，采用Kohonen自組織網(wǎng)絡對不連續(xù)值進行聚類

3、得到鏡頭邊界。該方法避免了閾值選擇的問題，實驗結(jié)果證明，該方法是可行的、有效的，達到了較好的查全率和查準率。
　?。?）在基于關鍵幀的視頻序列相似性度量中，基于單特征的視頻相似性度量算法一般性能較低。提出一種基于主顏色NMI不變特征和紋理特征融合的視頻關鍵幀相似性度量算法，使用主顏色歸一化轉(zhuǎn)動慣量所提取的主顏色NMI不變特征，不僅包括視頻幀的形狀信息而且也包括視頻幀主顏色的空間信息，簡單、有效的表示視頻幀的內(nèi)容特征；采用改進的灰度