大規模な動画分析に対する需要が高まる中、動画検索に関する研究も活発化している。2014年、ISO/IEC MPEGは動画分析用のコンパクト記述子（Compact Descriptors for Video Analysis：CDVA）の標準化を開始し、現在では標準仕様として採用されている。しかし、CDVAの性能評価に用いられるMPEG-CDVAデータセットが公開されていないため、標準化されたCDVAは他の手法と容易に比較できない状況にあり、複数のバージョンが実験モデルとして用いられているCDVAの後続研究が進行しているにもかかわらず、その状況は依然として課題である。さらに、従来の研究ではCDVAフレームワークを構成する各モジュールに関する分析が不十分であった。したがって、本研究ではCDVAの各モジュールが検索タスクに与える影響を明らかにするために、自らの評価（self-evaluation）を実施する。また、この自評価を通じて明らかになった課題を克服するため、本研究では「時系列ネスト不変プーリング（Temporal Nested Invariance Pooling：TNIP）」を提案する。TNIPは、CDVAに含まれる特徴の一つである「ネスト不変プーリング（Nested Invariance Pooling：NIP）」の性能を向上させることにより、時系列的なロバスト性を実現するものである。最後に、既存のCDVAと本研究で提案する手法を、複数の公開データセット上でベンチマーク評価した。その結果、本研究で提案するアプローチを用いることで、CDVAフレームワークが検索性能を顕著に向上させ得ることが示された。