视频压缩通过改变系统赖以进行分析的视觉和结构数据，从而影响搜索和检索性能。压缩通过删除冗余信息来减小文件大小，通常采用空间（帧内）和时间（帧间）压缩等技术。例如，像 H.264 或 HEVC 这样的编解码器将像素分组到块中，丢弃高频细节，或存储帧之间的差异。虽然这节省了存储空间和带宽，但它会降低对搜索至关重要的特征，如对象边缘、纹理细节或运动模式。严重压缩的视频可能缺乏准确的对象检测、面部识别或场景分类所需的清晰度，从而导致检索期间错过匹配项。
元数据和索引效率也受到影响。许多压缩工作流程会剥离或简化元数据（例如，时间戳、场景标记）以最小化开销。如果没有这些上下文数据，搜索系统必须更多地依赖于计算密集型视觉分析。像 DASH 或 HLS 这样的自适应流媒体格式通过将视频分割成分段质量层，进一步复杂化了这一点。如果搜索系统索引了低比特率段，它可能会将模糊的对象或伪像误解为实际内容。例如，安全系统分析压缩后的录像时，可能由于像素化而无法检测到车牌，即使原始视频包含可用的细节。
开发人员可以通过平衡压缩与特征保留来缓解这些问题。使用在关键区域优先考虑视觉保真度的编解码器（例如，VP9 的感兴趣区域编码）或在压缩期间保留元数据，确保可搜索数据不会丢失。预处理步骤，如在压缩前提取关键帧或生成基于文本的描述符，提供了替代搜索路径。例如，视频平台可以存储未压缩的缩略图以及压缩的视频，以提高检索准确率。类似地，在检索期间集成基于 AI 的放大或伪像减少可以恢复丢失的细节。通过使压缩设置与搜索算法的要求对齐，开发人员可以优化存储效率和检索性能。