随着智能手机、数码相机等图像采集设备的普及以及多媒体技术的发展,互联网媒体及社交网络上出现海量近重复视频。近重复视频检索成为目前多媒体技术领域的研究热点之一。为了提高近重复视频检索的时效性和准确性,本文开展如下研究工作：1.提出了一种基于图像平均灰度值统计的关键帧提取算法。该方法先求取图像的平均灰度值,并进行灰度值差分得到极值点,然后对邻近的灰度极值点的图像进行匹配,过滤掉高相似度的图像,最终剩余的图像作为关键帧。本方法利用图像的平均灰度值提取关键帧,对噪声具有较强的鲁棒性,实验结果表明本方法能较好地实现关键帧提取。2.提出了一种改进的多特征哈希的近重复视频检索算法。该方法不是利用0和1两个值表示样本间的邻接关系,而是采用高斯核函数来表示,提高了多特征哈希模型的近重复视频检索的精度。实验结果表明本方法能较好地提高近重复视频检索的精度。3.提出了一种监控视频检索及定位算法。该方法利用关键帧的哈希码在长视频中搜索与短视频首、尾帧相似的两帧,提取该两帧之间的关键帧与短视频进行哈希码匹配,找到最近似的视频片段,从而实现短视频在长视频中的定位。该方法利用了视频固有的时间信息,提高了检索的准确性。