衡量视频片段之间的相似性涉及分析其内容、结构和时间进程的多个方面。最常见的方法是从视频中提取特征，并计算这些表示之间的距离。特征可以包括视觉元素（颜色、纹理、运动）、音频信号和时间模式。例如，一种基本方法是抽取每个视频的关键帧，计算这些帧的颜色直方图，然后使用余弦距离或欧几里得距离等指标计算相似性。OpenCV 或 FFmpeg 等工具可以自动化关键帧提取和直方图计算。还可以提取基于运动的特征，例如光流向量，以比较片段之间对象的移动方式。这些低级特征易于实现，但可能会忽略更高级的语义关系。
时间对齐是另一个关键因素。视频在长度或节奏上往往存在差异，因此像动态时间规整 (DTW) 这样的方法可以跨时间对齐特征序列。例如，如果两个视频展示的是相同的动作，但速度不同，DTW 可以拉伸或压缩时间线以匹配相似的片段。更先进的技术使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 来建模时间依赖性。例如，开发人员可以使用预训练的 RNN 将帧序列编码为固定长度向量，然后使用点积或曼哈顿距离计算相似性。时间连贯性——例如场景或过渡的顺序——也可以使用这些模型来捕获。然而，时间方法需要谨慎处理计算复杂度，特别是对于长视频而言。
深度学习方法，例如 3D 卷积神经网络 (CNN) 或视频 Transformer，已成为捕获时空特征的标准方法。C3D 或 I3D 等模型将视频片段作为体积数据（宽度、高度、时间）进行处理，以学习联合空间和运动表示。开发人员可以针对动作识别等任务对预训练的 3D CNN 进行微调，并使用模型的嵌入来衡量相似性。例如，两个展示“某人跑步”的片段在潜在空间中的嵌入会比“跑步”与“骑自行车”的片段更接近。PyTorch Video 或 TensorFlow Hub 等库提供了用于此目的的预训练模型。使用多模态架构（例如用于视频的 CLIP）结合多种模态——例如视觉、音频和文本字幕——可以进一步提高准确性。实际实现通常需要在计算成本和分析粒度之间进行权衡，具体取决于视频推荐或版权检测等用例。