视频搜索中基于示例查询（QBE）的系统允许用户通过提供示例输入（例如视频剪辑、图像或草图）而不是文本来查找视频。这些系统分析示例以提取视觉或时间特征，然后将它们与数据库进行匹配以检索相似的内容。 该过程涉及三个主要步骤：特征提取、相似性计算和索引。 例如，如果用户上传篮球扣篮的视频片段，系统会识别诸如球员运动、球场布局和球的轨迹等关键元素。 这些特征使用机器学习模型转换为数值向量（嵌入），将其与预先索引的视频数据进行比较以查找匹配项。
从技术上讲，QBE 系统依赖于深度学习模型来处理空间和时间特征。 卷积神经网络（CNN）分析单个帧中的视觉元素（例如，对象、颜色），而 3D CNN 或循环架构（如 LSTM）则捕获跨帧的运动。 例如，系统可以使用预训练的 ResNet 模型来提取帧级别特征，并使用时间分段网络（TSN）来对随时间的动作建模。 为了处理大规模数据，近似最近邻（ANN）库（如 FAISS 或 Annoy）对这些嵌入建立索引，从而可以进行快速相似性搜索。 开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架进行模型推理，并使用 OpenCV 等工具进行预处理（例如，帧采样、光流计算）来实现此目的。 对于存储，具有自定义插件的 Elasticsearch 等数据库可以管理元数据和向量索引。
实际实现需要平衡准确性和效率。 开发人员可能会设计一个管道，其中视频被预处理成关键帧，离线提取特征，并定期更新 ANN 索引。 例如，搜索“爆炸场景”的用户可能会提供一个短片； 系统会匹配其颜色直方图（突然的明亮闪光）和运动模式（快速扩展）。 挑战包括处理不同的视频分辨率、压缩伪像和计算成本。 维度降低（PCA）或模型量化等解决方案可优化推理速度。 MediaPipe 或 FFmpeg 等开源工具可以帮助进行解码和帧提取。 通过结合强大的特征提取、高效的索引和可扩展的基础架构，QBE 系统无需依赖文本元数据即可实现精确的视频检索。