在大数据时代,视频情报信息逐渐成为公开情报的重要组成部分,研究如何从大量的视频中获取有价值的信息已成为必然。本文以视频为物理研究单元,以多个视频构成的专题为情报研究单元,力图通过对专题的结构化分析与标注,生成反映专题内容的多视频摘要,辅助情报分析人员获取专题所蕴含的情报知识,为情报分析人员迅速掌握专题事件态势提供技术保障。本文首先分析了当前视频专题情报分析存在的问题,建立了视频专题情报分析的技术框架,在此基础上重点研究了辅助视频专题情报分析的专题摘要技术,实现了视频专题结构化分析与标注以及视频专题摘要生成技术,并设计和实现了视频专题摘要系统VTSS(Video Topic Summary System)。论文的主要贡献体现在以下几个方面:一、提出了视频专题摘要技术架构。本文把研究对象划分为专题、故事簇、故事、镜头四个层次,在视频专题结构化分析与标注的基础上实现视频专题摘要技术。视频专题摘要技术可以辅助情报分析人员快速掌握专题事件的具体情况和发展态势。二、在考虑时序关系的基础上提出了一种基于故事间相似度矩阵的故事簇聚类算法。首先利用视频故事的视觉相似度和文本相似度来计算一般相似度,然后给相似度乘上一个与时间间隔成负相关的权值,有效的加强了同一时间段内故事簇内部故事之间的联系,最后基于故事间相似度矩阵对故事簇进行聚类。其中,故事簇是指报道同一专题子事件的视频故事集。三、提出了两种关键镜头提取方法,基于频度分析的关键镜头提取方法和基于Shot-MMR的关键镜头提取方法。关键镜头最能体现故事簇内容,是生成视频专题摘要的基本依据。四、提出了两类视频专题摘要技术。基于内容的视频专题摘要技术采用与以往视频摘要中故事板、缩略视频相类似的形式,将视频专题的内容进行浓缩,让情报分析人员通过浏览可以迅速掌握视频专题的内容。基于统计的视频专题摘要技术将视频专题内部视频故事之间的时空和逻辑关系,以可视化的形式表现出来,让情报分析人员对专题事件发展态势一目了然。五、设计实现了视频专题摘要系统VTSS,验证了本文所提辅助视频专题情报分析的专题摘要技术的有效性,为研究的应用提供了基础。