随着硬件制造技术的发展和制造成本的降低，高性能、大存储容量的计算机和数字影像设备等迅速普及，再加上计算机网络和数字视频技术的快速发展，越来越多的信息以视频的形式进行记录传播。如电子安防监控、网络视频、网上影院、影片共享等。这些给人们生活带来了极大的方便，但也带来了一系列的问题，比如视频文件的授权、传播非法视频文件等。与此同时，随着公共场合安全监控力度的加大，视频文件在其他类型的事件中作为证据或线索的情况也屡见不鲜。由于视频数据具有非结构化，格式复杂、数据量大等特点，而目前大多数与视频相关的事件的调查取证还是依靠人工快进快退观察来查找证据和线索，既浪费人力资源，又有可能由于人的一时疏忽而漏掉重要证据或线索。因此，如何让计算机理解视频文件的内容，通过人机交互等方式，快速自动地去分析视频记录中与所调查事件相关的线索和证据，成为当前计算机取证工作者研究的热点之一，即视频取证。
    目前，国际上关于视频取证的研究工作可以分为针对版权的取证和针对内容的取证。针对版权的取证主要有视频水印等，针对内容的取证主要有针对监控视频记录的事件调查取证等。
    当前的监控视频取证研究主要集中在智能视频方面，智能视频监控是利用计算机视觉和图像处理方法对图像序列进行运动检测、目标分类、目标跟踪以及监视场景中目标行为的理解与描述。其中运动检测、目标分类和目标跟踪属于视觉中的低级处理部分，而行业理解与描述则属于视频中的高级处理部分。其中运动检测、目标分类与跟踪是视频监控中研究最多的三个问题，而行为理解与描述则是近年被广泛关注的研究热点。它是指人 的运动模式进行分析和识别，并用自然语言等加以描述。