提出一种可伸缩式镜头算法模型，利用视频镜头检测的方法,将大型视频分为背景特征变化较小的短视频。该方法使得多维缩放算法得到更精确的匹配序列,并对视频镜头进行有目的的匹配，最终达到降低大型视频匹配算法中时间复杂度的目的。实验结果表明，该算法计算量及匹配误差率明显降低。

为了弥补视频匹配方法的不足，解决基于运动特征视频匹配的不精确以及基于内容视频匹配的运算复杂度大等问题，提出一种基于主颜色和纹理特征的TS模型匹配方法，在减少时间复杂度和增加配准率基础进一步提高视频匹配的效率。大量实验证明，该方法有效的解决了上述问题，比传统方法相配准率提高约20%，算法时间复杂度降低约45%。