近似最近邻 (ANN) 方法通过降低在大规模数据集中查找相似项目的计算复杂度来提高视频搜索速度。传统的精确最近邻搜索需要将查询向量与数据集中的每个项目进行比较，这对于高维度和大规模的视频数据来说是不可行的。ANN 技术牺牲少量精度以换取显著的速度提升，即使是数十亿帧视频或嵌入向量，也能实现实时或接近实时的搜索。
ANN 通过组织数据的算法来实现这一目标，从而限制所需的比较次数。例如，基于哈希的方法（如局部敏感哈希 LSH）将相似的向量映射到相同的“哈希桶”中，使得搜索只需关注相关桶中的项目。基于图的方法（如分层可导航小世界 HNSW）构建分层网络，其中相似节点之间的遍历效率很高。在视频搜索中，每帧或每个片段都可以表示为一个向量（例如，来自 CNN 特征提取器）。ANN 不是将查询向量与所有存储的向量进行比较，而是将搜索范围缩小到数据集的一小部分。例如，使用 HNSW 的系统可以通过利用图的结构，将搜索时间从 O(n) 缩短到 O(log n)。
速度和精度之间的权衡通过可调参数进行管理。对于视频应用来说，如果在将搜索时间从数小时缩短到毫秒的同时能达到 90-95% 的召回率（找到大多数真实匹配项），这通常是可以接受的。像 FAISS 或 Annoy 这样的库实现了 ANN 优化，例如量化（将向量压缩到较低位表示）和分区索引。例如，FAISS 的 IVF-PQ 结合了向量聚类和乘积量化，以高效处理大型视频数据集。开发者可以根据其特定的延迟和精度要求选择算法，这使得 ANN 成为视频搜索系统中可伸缩性至关重要的灵活解决方案。