近年来,科学技术迅猛发展,以视频为主的多媒体技术也迅猛崛起,大量日益增长的视频数据不断进入日常的生活。从海量视频中寻找所需要的视频,成为关注的热点问题。传统的基于文本检索不仅存在浪费时间且消耗大量人力的问题,还会因人的主观意识而影响检索效率,导致不能准确检索到需求的视频或检索到大量冗余视频;基于内容的视频检索较前者相对提高了视频检索的查准率和查全率,但仍需进一步改进。本文首先提出了基于HSV和互信息量的视频镜头边界检测算法,其次提出了基于自定义k值聚类和内容分析的关键帧提取方法,最后提出了结合概率关联和本体的标注算法,基于镜头分割、关键帧提取和标注等关键技术,提高视频检索的查准率和查全率。高效的视频检索,建立在视频信息的准确标注基础之上。视频文件过大、时间过长和冗余信息过多,都会造成难以准确标注的状况。因此,本文在对视频标注之前,先准确地把完整视频分割为单个独立镜头,然后对单个镜头提取关键帧以去除冗余信息,用镜头的关键帧进行标注,最终达到视频标注的效果。视频检索的查准率和查全率低下,主要由光照闪光、物体运动易受周围环境影响和人为的语义信息标注引起误解等问题引起。因此本文首先提出基于HSV和互信息量的镜头边缘检测算法,降低光照闪光和物体运动等原因造成的影响。其次,本文提出了基于自定义k值聚类和内容分析的关键帧提取方法以提取更为准确的关键帧,为视频的准确标注奠定基础。最后,提出结合本体的概率关联标注算法,有效消除语义的二义性,突破语义鸿沟。通过实验表明,利用本文提出的方法进行镜头分割、关键帧提取和视频标注是可行的,并且,可满足人们有效找到所需视频片段的需求,提高人们检索所需要视频的查准率和查全率。