随着计算机、网络和多媒体技术的不断发展与普及,数字视频数据成倍增长。网络上的视频常常会在没有任何监督的情况下被任意编辑、复制和转载,成为很多不同的拷贝版本,这给版权保护带来了极大的挑战。如何在海量视频数据中自动检测拷贝视频成为一个亟待解决的技术难题。视频拷贝检测是很多应用的核心问题,如改进网页检索、广告监控、基于实例的视频检索和概念跟踪等。近来,研究者们对基于内容的视频拷贝检测技术进行了很多的研究,但是效果一直不佳。视频拷贝检测技术的一个核心问题就是怎样提高拷贝检测技术对多种多样的拷贝变换的鲁棒性,其研究重点在于寻找对各种拷贝变换都具有鲁棒性的特征来描述视频内容；视频拷贝检测的另一个核心问题是如何进一步提高视频拷贝检测的精度,其研究重点在于寻找适当的视频相似度匹配算法。针对以上问题,本文提出了一种基于多特征综合的视频拷贝检测技术来提高系统对于多种拷贝变换的鲁棒性,并提出了多种优化手段来提高检索的精度。实验结果表明,该套方案对多种拷贝变换具有很强的鲁棒性,并且能够得到比较好的检测精度。在此基础上,本文进一步提出了对拷贝变换的类型进行判别,并根据这个信息对检索结果做进一步的精化的技术思路,取得了不错的实验效果。本文的主要工作如下：1. 由于拷贝变换的多样性和综合性,单一特征难以获得很好的检测效果。本文提出了一种多特征综合的方法来提高视频拷贝检测的效果。本文综合了传统的局部和全局视觉特征,这种多特征综合的策略可以提高检测系统对于不同拷贝变换的鲁棒性,并做到比较好的召回率,主要解决了海量视频数据的高效快速的关键帧的粗检索。2.在海量视频关键帧的粗检索结果基础上,为了提检索精度,本文又提出了对拷贝视频进行精确的相似度度量。由于视频精确的相似性比对包含两个方面：关键帧内容相似度比对和视频相似度比对。在精确的关键帧内容相似度比对阶段中,本文提出使用基于非正交二值子空间的归一化互相关对视频关键帧内容进行更精细的比对,过滤掉关键帧粗检索结果中的无效帧,以提高拷贝视频关键帧内容相似度计算的效果。为了得到最终的视频拷贝检测结果,在视频的相似度比对阶段,我们使用一种改进的基于时序一致性的帧序列匹配方法,由帧级别的结果得到视频级别的最终结果,这种方法可以使得正确结果和错误结果的区分度更大,以便更好地降低检测的错报率,提高检测的准确率。3. 本文最后还研究了对视频拷贝检测中的拷贝变换方式判别技术。我们不仅要在海量数据中精确的检索到拷贝视频,还要对生成拷贝视频的拷贝变换方法进行判别。这可以为知识产权保护等应用中的盗版取证打下基础,并且可以为挖掘不同拷贝变换与特征和相似度比对方法的选取之间更深层关系做准备。最后在此基础上我们对视频拷贝的检测结果进行了进一步的优化。