视频搜索中，搜索速度和准确性之间的权衡是通过算法优化、索引策略和资源分配相结合来实现的。视频搜索系统通常会根据用例优先考虑速度或准确性，但平衡两者需要近似最近邻 (ANN) 算法、分层索引和特征压缩等技术。这些方法降低了计算复杂性，同时保持了实际应用中可接受的准确性水平。
一种常见的方法是使用近似最近邻算法，例如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引），它们通过牺牲精确匹配来换取更快的查询时间。例如，视频搜索系统可以使用 HNSW 对视频帧进行索引，以快速检索候选匹配项的简短列表，然后应用速度较慢但更精确的算法（如暴力比较）来优化结果。这种两阶段过程确保大部分计算工作仅用于最有希望的候选对象。此外，视频数据通常被预处理成紧凑的表示形式（例如，使用 CNN 嵌入）以降低特征的维度，从而加快比较速度，而不会损失太多准确性。例如，系统可能会从视频帧中提取 512 维的特征向量，而不是原始像素，从而能够更快地进行距离计算。
另一种策略是将视频数据集分成易于管理的小块。例如，系统可以按关键帧或场景而不是单个帧索引视频，从而减少搜索空间。时间分割——例如将视频分成 5 秒的片段——也可以在进行更细粒度的分析之前帮助缩小结果范围。硬件优化（例如，用于特征提取的 GPU 加速或用于并行搜索的分布式计算）进一步缓解了速度与准确性之间的冲突。像 YouTube 或 TikTok 这样的平台可能使用这种混合方法，将快速的近似方法与精确的重新排序结合起来，以获得最终结果。通过调整简短列表中候选对象的数量或 ANN 图遍历的深度等参数，开发人员可以根据用户需求或资源约束动态地调整系统以优先考虑速度或准确性。