视觉查询允许用户使用图像或视频帧作为输入而不是文本来搜索相似视频。这种方法依赖于分析查询中的颜色、形状、纹理或物体等视觉特征，并将它们与预先索引的视频内容进行比较。例如，开发者可以输入电影场景的截图来查找具有相似视觉构图的其他视频，或者使用产品图片来定位展示该物品的视频演示。系统通过提取关键视觉模式并将其与预先分析和索引的视频数据库进行匹配来处理查询。
为了实现这一点，开发者通常使用卷积神经网络 (CNN) 等机器学习模型将视觉数据转换为数值表示（向量嵌入）。这些嵌入捕获查询的基本特征，例如物体轮廓或颜色分布。数据库中的视频通过分割成帧或片段进行预处理，为每个帧或片段生成嵌入，并以针对搜索优化的格式存储。提交查询时，系统计算查询嵌入与数据库中嵌入之间的相似度得分（例如，使用余弦相似度）。例如，OpenCV 或 TensorFlow 等工具可以从用户上传的图像中提取特征，而 FAISS 等向量数据库可以有效地从数百万个已索引的视频帧中检索最接近的匹配项。
实际应用包括内容审核（查找包含违禁图像的视频）或电子商务（根据照片定位产品视频）。然而，挑战包括处理光照、角度或视频质量的变化。开发者可以通过增强特征提取模型的训练数据或将视觉相似性与元数据（例如，时间戳或对象标签）相结合来解决这个问题。为了实现可伸缩性，关键帧采样等技术可以减少处理开销——系统可能只评估每个视频中具有代表性的帧，而不是分析每一帧。MediaPipe 或 PyTorch Video 等工具可以帮助简化帧提取和特征比较，使得在视频平台或监控系统等实时应用中部署视觉搜索成为可能。