随着计算机技术的迅速发展，数字媒体的数量也急剧增加，随之而来的是一系列的版权纠纷问题。在拷贝检测应用方面，基于内容的拷贝检测具有更好的鲁棒性和更好的适用性，因而可以看作数字水印的替代技术。本文使用基于镜头的视频拷贝检测技术，运用文档检索领域的词袋模型对视频内容进行检测。首先根据镜头分割的实际情况，对分割算法得到的镜头进行一定的去除和合并，从而使得镜头的分割结果更加合理，同时减少索引数量并加快查找速度。然后对于各个镜头提取各关键帧的局部特征，对局部特征实验性的选取降维的维度，以求在保持其最高区分度的情况下尽量减小降维的后的维度。以这种降维方式产生词袋模型中的关键字，能够确保每个特征的对应的关键字的产生只依赖于自身的内容，增强了关键字产生的稳定性。某些特殊攻击以及镜头分割算法的缺陷的存在，可能会导致拷贝片段和原始片段的长度偏差较大，这样分割得到的镜头就会存在着长度相差较大却互为拷贝的情况。为了应对这种情况，在检测阶段，使用两种方法进行相似度度量。镜头分割结果大部分情况下是较为匹配的，这种情况下使用增大拷贝镜头间相似度与非拷贝镜头间相似度之间差别的度量方式，从而增大区分度，增强辨识能力。对于镜头长度相差较大但是又确实可能为拷贝的情况，本文使用能够减小镜头长度对相似度影响的方式来度量镜头间相似度，从而提高系统的查全率和查准率。实验结果显示，使用本文中的降维和视觉词产生方法，能够很好的表示视频的内容。同时，单独使用一个方式进行相似度度量时，系统已经能够达到很高的性能。另外，对于不可信的镜头间使用另一个方式进行二次判定能够使得系统在查全率和查准率上都有一定的提升。