高效的视频搜索依赖于能够处理视频数据复杂性（包括视觉、音频和时间分量）的索引技术。三种关键方法是基于内容的索引、元数据标签和近似最近邻 (ANN) 算法。每种方法都解决了特定的挑战，例如提取有意义的特征、组织上下文数据以及实现高效的相似性搜索。
基于内容的索引 直接从视频帧或音频流中提取视觉和音频特征。例如，关键帧提取会识别代表性帧（例如，使用 FFmpeg 或 OpenCV）以减少冗余。然后可以使用卷积神经网络 (CNN) 处理这些帧，以检测物体、场景或动作。对于音频，像 Whisper 或 Google Speech-to-Text 这样的语音转文本工具会生成文本记录，这些记录可用于关键字搜索的索引。运动特征，如光流，也可以编码用于跟踪运动模式。这种方法通过结合视觉物体检测和文本记录分析，可以实现诸如“查找有狗叫的场景”之类的查询。
元数据和时间戳索引 用于组织上下文信息，如标题、描述、地理位置和时间戳。例如，使用 Elasticsearch 等数据库可以快速检索带有“足球比赛”等标签和标记进球时间戳的上传视频。时间索引对于分割长视频至关重要：将一段 2 小时的讲座分成带时间戳的章节，用户就可以跳转到特定主题。YouTube Data API 等 API 使用元数据按上传日期或类别过滤结果。这种方法适用于结构化查询，但取决于准确的手动或自动标记。
ANN 算法和哈希 加速高维特征空间中的相似性搜索。像 FAISS 或 Annoy 这样的工具可以索引 CNN 或音频模型生成的嵌入向量，从而快速检索视觉相似的视频。例如，用户可以通过比较关键帧的颜色直方图或 CNN 嵌入来搜索“带有日落的视频”。感知哈希（例如 pHash）生成紧凑的指纹，用于检测近乎重复的内容，这在 TikTok 等平台上非常有用，可以避免内容冗余。这些技术以牺牲一定的精度换取速度，使其适用于大规模系统。
开发人员应根据使用案例结合使用这些方法：基于内容的索引用于细粒度查询，元数据用于过滤，ANN 用于可扩展性。OpenCV、TensorFlow 和 FAISS 等库提供了构建模块，而 Elasticsearch 等数据库处理结构化元数据。平衡准确性、速度和存储成本是构建响应式视频搜索系统的关键。