针对基于＂视频指纹＂特征的视频检索算法在实际应用中存在视频亮度整体漂移、突变干扰以及视频再编辑的问题,提出了一种基于动态时间规划的视频特征检索改进算法.该算法在原＂视频指纹＂算法的基础上采用了新的视频检索策略:首先,对视频帧进行区域分割,将＂视频指纹＂由单分量扩展到多分量;然后,采用基于粒度的相似性比较算法,用比对每帧视频指纹的变化,取代比较视频指纹本身;最后,采用改进的动态时间规划算法进行视频特征匹配,定位目标视频.在算法评估中,建立了由74段广告视频和154段再编辑视频组成的测试集.通过试验证明,改进算法可以有效应对视频检索过程中的亮度整体漂移、突变干扰和视频再编辑问题,检索算法具有很好的鲁棒性.