局部敏感哈希 (LSH) 等哈希方法在视频搜索中用于高效查找相似视频或片段，通过降低比较高维数据的计算复杂度来实现。视频数据，例如帧特征或运动向量，通常表示在高维空间中，使得直接比较速度慢且资源消耗大。LSH 通过以高概率将相似项映射到同一个“哈希桶”来解决这个问题，从而实现快速近似搜索。这在大规模视频数据库中尤其有用，因为精确的相似性计算是不切实际的。
实际上，LSH 应用于视频搜索时，首先从视频帧或序列中提取特征。例如，关键帧可以使用卷积神经网络 (CNN) 进行处理以生成特征向量，或者光学流技术可以捕获运动模式。然后，使用旨在保留相似性的 LSH 函数对这些特征进行哈希处理。一种常见的方法是使用基于随机投影的 LSH 进行余弦相似度计算，其中向量被投影到随机超平面上并二值化为哈希码。在搜索过程中，查询视频的特征使用相同的函数进行哈希处理，并且只对匹配桶中的项进行详细比较。这极大地减少了所需的比较次数。例如，一个视频分享平台可以使用 LSH 来快速检索与用户上传视频视觉内容相似的剪辑，避免对数百万条目进行详尽搜索。
LSH 还可以处理视频数据的时序方面。例如，时间片段或镜头边界可以编码为哈希码序列，从而使 LSH 能够识别具有相似场景过渡或动作序列的视频。此外，LSH 可以与其他技术结合使用，例如倒排索引，以进一步优化检索。一个具体的实现可能包括将视频分成 5 秒的块，对每个块的特征进行哈希处理，并将它们存储在经过 LSH 索引的数据库中。当用户搜索某个场景时，系统会对查询块进行哈希处理，并从相应的桶中检索候选匹配项，然后使用次要相似性度量来优化结果。速度和准确性的这种平衡使得 LSH 成为实际视频搜索系统的实用工具。