随着视频搜索技术的发展,基于内容的视频搜索近年来受到越来越多的学者关注。通用视频索引往往只使用视频图片的低层特征,对图片内容描述不够充分,搜索结果不太理想。为解决这个问题,本文研究如何把视频的低层特征和语义特征相结合,改进现有索引结构,设计一个高效的足球视频索引。视频检索包括特征提取、索引结构建立和检索算法设计三个步骤。在特征提取方面,针对现有语义特征提取方法的不足,提出了识别足球视频镜头类型的波动检测法,该方法使用一个滑动窗口在图片中间滑动,记录滑动窗口内球场像素比例在远镜头阈值上下波动次数,根据波动次数判断镜头类型;提出了使用高低位识别球场区域类型方法,该方法使用高斯混合模型识别出球场后,通过一定的预处理,仅根据球场在图片中左右边界坐标的高低判断球场区域类型。在索引结构方面,改进现有ERVQ向量索引结构,将镜头类型和球场区域类型语义特征引入到索引中,根据语义使用树形结构分割倒排链表。在检索算法方面,提出了使用投票法快速筛选候选集和使用颜色特征对候选集排序。实验结果表明,提出的波动检测法识别镜头类型和高低位法识别球场区域类型较现有的方法在准确率和召回率上有较大提升,并且满足实时性要求;索引方面,提出的结合语义特征的足球视频索引在查询时间和查询结果两个方面都优于现有索引。要进一步提高搜索体验,下一步的研究是考虑加入更多的语义特征并在大数据平台上使用分布式索引。