将原始视频转换为可搜索向量的过程涉及视频预处理、提取有意义的特征以及将这些特征编码为向量表示。其目标是将非结构化的视频数据转换为数值向量，以便可以使用相似性搜索技术进行高效索引和查询。此过程通常使用机器学习模型来分析视频中的视觉和时间模式，然后将这些模式映射到紧凑的向量空间中。
首先，对视频进行预处理以提取帧或短片。例如，您可以使用 FFmpeg 或 OpenCV 等工具，以特定的帧率（例如，每秒 1 帧）将视频分割成单个帧。然后，对每个帧进行大小调整或归一化，以适应特征提取模型的输入要求。如果视频包含音频，您可以使用频谱图或语音转文本模型单独处理音轨。接下来，使用预训练的神经网络（例如用于图像的 CNN（卷积神经网络）或用于视频剪辑的 3D CNN）来提取特征。例如，ResNet-50 或 Inception-v3 可以为单个帧生成嵌入向量，而 C3D 或 I3D 等模型则可以从短视频片段中捕获时间特征。这些模型输出代表视频内容的高维特征向量。
特征提取后，向量通常会被压缩或聚合，以降低维度并提高搜索效率。例如，您可以使用 PCA（主成分分析）或池化层将帧级特征组合成单个视频级向量。然后，这些向量存储在向量数据库中，例如 FAISS、Milvus 或 Elasticsearch，它们支持高效的最近邻搜索。进行搜索时，查询视频会以相同的方式处理以生成向量，数据库会返回与查询向量最接近的视频（例如，使用余弦相似度）。例如，开发人员可以构建一个系统，用户上传一段狗的视频片段，系统通过比较它们的向量表示来返回数据库中所有包含类似动物的视频。这种方法可以实现可伸缩的、基于内容的视频检索，而无需依赖手动元数据标注。