网络技术发展日新月异,多媒体技术应用领域也日益广阔。如何快速的浏览视频内容,如何简洁的表达视频的主要内容,以及如何实现对大容量视频库进行快速检索等方面的问题已经成为研究的热点。视频摘要技术在这种背景下应运而生,成为解决问题的有效手段。分析近年来国内外视频摘要相关文献,可以发现摘要关注的角度以及使用的方法都会影响视频摘要系统的处理效果。本文将研究和实现一种基于内容的视频摘要系统。针对镜头边界检测中遇到的问题,本文提出了一种基于图像局部特征点匹配的镜头边界检测算法。该算法采用SURF算子进行图像局部特征检测,分为粗检测和细检测两个阶段进行镜头边界检测。其中粗检测目的是推荐可能存在边界的区间,而细检测的目的是判断推荐区间里是否存在镜头边界以及确定边界位置。在一系列测试实验中,该算法表现出了较好的稳定性以及准确性。针对镜头聚类的问题,本文将近邻传播聚类算法应用于镜头聚类。实验结果证明该方法有效而且合理。在设计镜头重要度模型过程中,针对图像背景比较复杂这一情况,本文提出一种基于多特征融合的人脸检测算法。通过对比试验以及在线检测实验,证明了该算法具有良好的稳定性以及准确性。为了实现视频摘要,以镜头重要度模型为基础设计了一种视频摘要生成方法。最后,本文结合研究成果设计和实现了一个基于内容的视频摘要系统。该系统采用C++语言,OpenCV开源库以及其它相关库实现,具备一定的应用价值。