随着互联网和多媒体技术的迅速发展,视频凭借其多样化的表现形式、丰富的语义内容以及便捷的记录方式得到了广泛的应用和发展。面对越来越多的视频信息,如何对其进行快速有效的分析和检索便成为一个迫切需要解决的难题。目前,对于视频的管理和检索方法主要是基于对视频文件的描述方面,而从视频文件内部进行操作,即基于视频的实际内容进行处理的检索应用尚不普及,而这恰恰是用户所更关心的。针对大规模视频信息检索的需要,本文围绕基于目标特征的视频检索问题做了比较深入的研究,设计了一些新的算法。主要的工作有以下几方面:在运动目标检测方面,对视频流中运动目标的识别及算法进行了研究,设计了一种快速的背景建模的方法,并利用背景相减法对交通视频中的运动车辆进行了检测与分割。实验结果表明,这些方法对视频中的运动目标检测有良好的效果。在目标特征的分析及提取方面,对视频中运动目标的特征进行了分析和归纳,并建立了相应的数学模型进行描述,提出可对视频中特定对象进行检索的特征参数以及提取方法。在视频片段快速检索算法方面,设计了基于目标特征的视频片段快速检索算法,并设计出一个交通视频检索系统。所设计的系统能根据用户对特定目标的查找要求,如目标的出现时间、大小、颜色等特征,利用计算机对监控视频进行快速的搜索,并提供相应的查找结果,实现了多种特征的综合检索。实验结果表明,能够较为准确地检索到所需的车辆信息。