基于内容的视频检索（CBVR）是一种根据视频的内在内容（例如视觉、音频或文本元素）来搜索视频的技术，而不是依赖于标题或标签等元数据。它通过分析直接从视频数据中提取的特征来工作，使系统能够根据内容的相似性找到与查询匹配的片段。例如，用户可以通过上传参考图片搜索“水上日落”，系统将返回包含视觉上相似场景的视频。这种方法广泛应用于视频归档、媒体监控和推荐系统等领域。
实现通常包括三个主要阶段：**特征提取**、**索引**和**查询处理**。在特征提取阶段，使用计算机视觉技术（如 CNN（卷积神经网络））从视频帧中提取关键视觉元素（例如，颜色直方图、对象形状、运动模式）。还可以提取音频特征，如频谱模式或语音转录。通过 OCR 获取的文本元素（例如字幕或屏幕文本）可以补充这些特征。例如，系统可以使用预训练的 CNN 为每一帧生成特征向量，捕捉高级视觉语义。然后将这些特征存储为结构化格式，通常经过压缩或聚合以减少冗余（例如，用单个特征向量总结场景，而不是逐帧数据）。
下一步是**索引**，将提取的特征组织成一种高效搜索的结构，例如树、哈希表或向量数据库。这允许在查询期间进行快速相似性比较。例如，FAISS 或 Annoy 等近似最近邻 (ANN) 算法常用于索引高维特征向量。在**查询处理**期间，系统使用余弦距离或欧氏距离等相似性度量，将查询的特征（例如样本图像或视频片段）与索引数据进行比较。为了优化性能，可以应用降维（例如 PCA）或分层索引等技术。例如，用户搜索“汽车追逐”时可能会提供一个短视频片段，系统会将其运动模式和对象检测结果与索引视频进行匹配以对结果进行排名。
CBVR 的挑战包括处理大规模数据和确保实时性能。视频文件存储量大，从数小时的素材中提取特征需要大量的计算资源。开发人员通常通过使用分布式框架（例如 Apache Spark）进行并行处理来解决这个问题。另一个挑战是平衡准确性和速度——高维特征向量可以提高精度，但会减慢搜索速度。量化（降低向量精度）或修剪冗余帧等解决方案有助于缓解这一问题。例如，视频平台可以在上传期间预先计算特征，并使用 GPU 加速的 ANN 库来实现快速搜索。此外，结合多种模态（例如融合视觉和音频特征）可以提高检索精度，但也会增加复杂性。一个实际的例子是监控系统，它同时索引面部特征和车牌文本以实现跨模态搜索。