随着移动互联网技术和信息技术的飞速发展,多媒体视频数据正朝着结构复杂、种类繁多、分辨率提高、数据量激增的方向迅猛发展,这对有效实现视频数据存储、管理、分析与检索带来严峻的挑战。基于内容的视频分析技术现已成为视频信息分析领域的研究热点。本文主要研究基于内容的视频分析技术中突变镜头、渐变镜头的边界检测算法以及视频关键帧提取技术。首先,为了克服传统突变镜头边界检测算法对光照变化、大物体运动敏感的问题,本文提出了一种基于HSV颜色直方图和DPHA(DCT Perceptual Hash Algorithm)特征的突变镜头边界检测算法。该算法利用HSV颜色特征全局性的特点并且结合感知哈希弥补了颜色直方图空间位置信息缺失的不足。仿真对比结果表明,本文算法对不同种类的视频数据均能取得较好的检测结果,与其他算法的比较也验证了本文算法的有效性。其次,针对渐变镜头检测没有考虑到视频结构的问题,本文提出了一种基于镜头转换模型的渐变镜头边界检测算法。该算法利用了视频镜头渐变过程中相邻帧之间的差异恒定的特点进行渐变镜头边界检测,该方法简单有效同时能够有效排除大物体运动对检测的干扰。仿真实验结果表明,本文算法能够有效识别镜头的渐变过程,在查全率和查准率性能上改善明显。最后,在视频镜头分割的研究基础上,对关键帧提取技术进行了研究。在聚类算法的基础上提出了一种改进的基于多特征聚类的关键帧提取算法。算法首先选取图像的颜色特征和边缘特征作为聚类的决策特征,提出了一种自适应的聚类关键帧提取算法,克服了传统聚类算法依赖于初始聚类条件设定的问题,算法灵活性有效提高。仿真对比实验结果表明,在压缩率保持较高水准的条件下,本文算法提取的关键帧能够达到更优的保真度指标,算法对于不同种类视频的提取效果更加稳定高效。