视频搜索与图像或文本搜索的主要区别在于其数据处理和检索方式。文本搜索依赖关键词和语义分析，图像搜索侧重于颜色、形状等视觉特征，而视频搜索则必须同时处理时间和空间信息。视频是包含音频、运动和随时间推移产生的上下文关系的帧序列，这增加了复杂性。例如，在视频中搜索“一只猫从桌子上跳下来”，不仅需要分析单个帧（像图像搜索那样），还需要分析一系列运动和时间顺序，以确认该动作确实发生了。
技术上，视频搜索系统通常从多种模态提取元数据。基于文本的方法可能利用语音转文本技术处理音频或使用 OCR 提取屏幕文字。视觉方法涉及使用类似于图像搜索的技术（如卷积神经网络 (CNN)）分析关键帧（代表性帧）以检测物体或场景。然而，视频还需要时间建模——例如跟踪跨帧的物体运动或检测随时间发生的事件。光学流算法或 3D CNN 等工具用于捕捉运动模式。例如，系统可能将视频分割成片段，提取关键帧和音频特征，然后将它们与时间戳一起索引，从而实现精确检索。
实施挑战包括可扩展性和计算成本。视频文件比文本或图像更大，需要更多的存储空间和处理能力。开发者通常使用分布式系统（如 Apache Spark）进行并行处理，并采用压缩技术（如 H.264 编码）来减小数据大小。查询方式也不同：文本搜索可以即时匹配关键词，而视频搜索可能涉及按时间范围过滤或结合视觉和音频线索。例如，构建视频搜索工具的开发者可能会使用 FFmpeg 提取帧，使用 TensorFlow 进行物体检测，并使用带有时间戳元数据的 Elasticsearch 来实现高效查询。这种多步骤流水线突显了视频搜索如何整合文本和图像搜索的技术，并增加了处理基于时间数据的独特层面。