基于内容的视频检索是当前多媒体领域的研究热点,它综合了数字图像处理、数字视频处理、多媒体技术、数据库技术等多学科的内容,使用视频的底层特征作为检索的依据,克服了传统的基于属性或文本检索方式的不足。在视频检索的过程中,镜头边界检测是整个过程的第一步,镜头边界检测的准确度和效率的好坏,关系到整个视频检索系统的成败,是视频检索系统中至关重要的一步。本文对基于内容的视频检索理论及镜头边界检测技术进行了深入的研究,首先总结分析了现有的镜头边界检测技术,对现有技术做了详细的分类,并有针对性的介绍了各类算法的优劣。重点介绍了自适应的相关镜头边界检测技术。对现有技术存在的问题进行了分析。对于这些问题,提出了自己的针对解决鲁棒性和效率问题的镜头边界检测系统和各部分算法。在最后的仿真结果比较中,对几种算法进行了交叉对比,在鲁棒性和整体性能上做了比较,从仿真结果中可以看出论文算法的鲁棒性明显优于几种对比算法。最后又对论文系统的效率进行了仿真比较,对比了在有和没有压缩模块两种情况下镜头边界检测系统的运行效率,通过仿真结果可以看出,压缩模块在提高效率上的有比较明显的效果。最后对论文的研究工作做了总结,并对视频检索技术和镜头边界检测技术的未来趋势做了展望。可以预见到的是,在未来视频检索和镜头边界检测的发展大趋势和前景,在未来的几年内,视频检索将会得到比较广泛的应用,最终会代替现有的基于文本和属性的这种不太准确的方式。