基于多种特征的视频分类研究旨在通过整合视频中的多种特征信息来提高分类的准确性和鲁棒性。这些特征可以包括视觉特征（如颜色、纹理、形状）、运动特征（如光流、轨迹）、音频特征（如频谱、音高）以及高级语义特征（如物体检测、场景识别）。通过融合这些多源特征，可以更全面地描述视频内容，从而提升分类性能。该研究通常涉及特征提取、特征融合和分类器设计等关键步骤，并广泛应用于视频检索、智能监控、内容推荐等领域。