随着网络技术的发展,视频凭借其信息获取直观、内容丰富等特点成为了主要的信息承载形式。然而由于互联网的开放性等特点,网络视频面临众多潜在的安全问题。在视频监控方面,监控视频的采集、传输、保存等过程容易遭受关于视频内容的篡改,这直接影响了监控视频作为司法评判依据的可靠性。视频指纹技术正是在这种形势下发展起来的一项视频处理技术,它为网络视频和监控视频的安全监测提供了一种高效可靠的手段。视频指纹技术在视频版权鉴定、内容辨识等方面形成了诸多有价值的研究成果,但是这些研究主要考虑视频指纹提取的准确性和鲁棒性,而综合准确性、鲁棒性、实时性的视频指纹技术的研究较少。因此,本文研究了兼顾准确性、鲁棒性、实时性等特点且性能均衡的指纹提取算法,即基于显著区域的视频指纹提取算法。首先,本文分析了视频指纹技术的发展趋势,并以此展开相关研究工作,主要内容如下:(1)介绍了视频指纹技术的基础理论及国内外研究现状,对比分析了多种经典的视频指纹提取算法,总结了当前视频指纹提取技术的关键问题。介绍了图像显著性检测的理论背景,分析了多种典型的显著性检测算法。(2)针对监控视频这一具体应用场景,引入了一种新的视频指纹提取方法。首先对视频帧做显著性检测形成显著图,然后基于显著图的显著区域提取视频指纹。该方法在平衡视频指纹算法的准确性、鲁棒性、实时性上有积极的作用。(3)针对FT(Frequency-tuned)算法作图像显著性检测时,当图像背景复杂或显著区域占据图像面积比例过半时,背景会被显著处理的缺陷,本文提出了一种改进的基于边界背景先验的半全局(BP-FT)显著性检测算法,弥补了FT算法在上述场景的缺陷。(4)提出了一种基于三维空时域联合改进的WLD(Weber Local Descriptor)特征提取算法,将仅含单帧视频信息的二维WLD特征扩展到包含时域信息的三维T-WLD特征,进而得到更加准确有效的视频指纹。(5)仿真验证了视频指纹提取方法的可行性,并对算法的性能进行了实验分析。同时设计了一套基于实时监控平台的视频内容篡改检测系统。