深度学习通过使系统能够比传统方法更有效地分析和理解视频数据中的视觉和时间模式来增强视频搜索能力。与依赖元数据或手动标记的基于关键词的搜索不同，深度学习模型处理原始视频帧和音频，提取有意义的特征。例如，卷积神经网络 (CNN) 可以识别单个帧中的对象、场景或人脸，而循环神经网络 (RNN) 或基于 Transformer 的模型可以跟踪随时间变化的动作或事件。这使得搜索系统可以根据视频的实际内容进行索引，而不是依赖不完整或不准确的文本描述。一个实际的例子是，即使元数据没有提及，也可以通过分析跨帧的视觉特征来识别视频片段中的特定汽车型号。
该技术通过处理结合多个元素（例如对象、动作和上下文）的复杂查询来提高搜索准确性。例如，“查找某人 waving（挥手）时拿着一把红色雨伞的场景”这样的查询需要理解静态对象（雨伞、颜色）和动态动作（挥手）。在大型视频数据集上训练的深度学习模型可以通过多模态学习等技术学习关联这些元素，多模态学习结合了视觉、音频和文本数据。此外，Transformer 架构中的注意力机制有助于优先处理视频的相关部分，例如在对话场景中专注于说话人的脸部。与帧采样或颜色直方图匹配等更简单的方法相比，这减少了误报。
深度学习还可以通过自动化特征提取和索引来高效地扩展视频搜索。预训练的 CNN 或视觉 Transformer 等模型无需手动标记视频，而是生成表示视频片段的紧凑嵌入（数值向量）。这些嵌入可以存储在针对相似性搜索进行优化的数据库中，例如 FAISS 或 Annoy，即使对于大型数据集也能实现快速检索。例如，一个系统可以通过将每个 10 秒片段转换为嵌入，然后快速查找与查询片段匹配的内容，从而索引数千小时的素材。此外，迁移学习等技术允许开发人员使用最少的标记数据将现有模型（例如 ResNet、CLIP） адаптировать ( adapt ) 到特定领域的任务，从而减少训练时间和计算成本。这使得基于深度学习的视频搜索适用于内容审核、视频推荐或档案研究等应用。