动作识别可以通过让系统基于检测到的动作来搜索视频，而非仅仅依赖元数据或手动标记，从而增强视频检索能力。这种集成涉及三个关键步骤：特征提取、索引和相似度匹配。
特征提取与索引 动作识别模型，例如 3D CNN 或基于 Transformer 的架构，分析视频帧以识别与特定动作（例如，“跑步”或“开门”）[4]相对应的时间和空间模式。这些模型生成特征向量——检测到的动作的紧凑数值表示——并将其存储为元数据。为了实现高效检索，这些向量使用 Elasticsearch 或 FAISS 等数据库进行索引，这些数据库支持快速相似度搜索[9]。例如，一场足球比赛的视频可以根据“进球庆祝”或“点球”等特征进行索引，从而实现后续的精确查询。
查询处理与匹配 在检索过程中，用户的查询（例如，“查找挥手的人的片段”）使用相同的动作识别模型转换为特征向量。系统随后将此向量与索引中的特征进行比较，以找到最接近的匹配项。通常使用余弦相似度或 k 近邻（KNN）等技术对结果进行排序[8]。为了提高准确性，时间对齐方法可以精确确定长视频中动作发生的时间戳。例如，在监控录像中，这有助于定位特定事件，如“有人进入限制区域”。
优化与用例 性能优化对于实际应用至关重要。这包括使用轻量级模型（例如 MobileNet）和缓存常用特征来降低计算成本[9]。实际应用包括
- 安全：从大型档案中检索可疑活动（例如，“徘徊”）的录像。
- 体育分析：在比赛录像中识别关键时刻（例如，“罚球”）。
- 内容审核：检测用户生成视频中违反政策的行为。
通过将动作识别与结构化索引和高效搜索算法相结合，开发者可以构建可扩展的视频检索系统，从而实现内容发现的自动化，并减少对手动标记的依赖。