近年来,网络以及硬件的快速发展使得人们被淹没在信息海洋之中,因此,基于内容的视频检索成为一个研究热点,体育视频检索作为其中一部分也得到了广泛的研究。足球比赛深受广大观众喜爱,在人们日常生活中占据了极其重要的地位。本文以足球视频为研究对象,分析和研究足球视频中典型事件检测的关键技术,包括镜头分割即镜头边界检测、低层特征提取(球场区域和禁区区域检测,球员和球门的检测),并结合足球视频的领域知识,利用HHMM模型进行射门和犯规事件的推理。镜头分割作为视频分析的第一步,一直受到学者的重视,数十年来提出了大量的算法。本文针对足球视频的具体情况,结合已有的算法,提出结合变步长的两阶段视频镜头边界检测方法。镜头分类对事件的推理起着很重要的作用,本文提出基于颜色和边缘的镜头分类,将镜头分为全局镜头、局部镜头、观众镜头和特写镜头四类。根据对足球视频的分析知射门事件中一般都有球门出现,因此,本文提出一种球门检测算法,并利用贝叶斯分类器对球门作分类。而且足球比赛中,当发生射门或者犯规事件时,一般会出现慢镜头回放,本文比较了相关的慢镜头检测算法,并选择适合足球视频的算法进行慢镜头检测。对于球场区域和禁区区域判定以及球员检测,本文研究了已有的算法,并根据实际情况改进其中一些算法。隐马尔科夫模型(HMM)是一种基于统计的模型,对模拟和预测随机时序数据性能较好,适合用于足球视频的事件检测,但这种方法需要为每个事件构造一个模型,不能处理输入视频中包含多个事件的情况。分层隐马尔科夫模型(HHMM)是HMM的一种扩展,能处理时域分割问题,能分割和识别多个事件,本文利用HHMM模型对足球视频进行建模,检测进行射门和犯规两种事件。实验表明,本文使用的算法对镜头边界检测、镜头分类、球门检测和典型事件的检测都取得了较好的效果。