视频搜索是一种技术,它使用户能够基于文本、视觉或上下文查询来查找特定的视频内容。与依赖元数据或转录本的传统基于文本的搜索不同,视频搜索系统分析视频的实际视听内容以检索相关结果。这涉及处理视频帧、音频轨道和相关元数据以创建可搜索的索引。开发人员通常通过结合计算机视觉、音频分析和机器学习技术来实现视频搜索,从视频中提取有意义的特征并将其与用户查询匹配。
该过程从视频索引开始,原始视频数据被分解为可管理的组件。例如,提取关键帧(代表性的静态图像)来总结视觉内容,而音频流可以使用语音识别转换为文本。对象检测算法可以识别特定元素,例如人脸、物体或场景,而光流技术可以跟踪运动模式。这些特征以结构化格式(例如向量或嵌入)存储在为相似性搜索优化的数据库中。时间戳、标题或用户生成的标签等元数据也会被索引。常用的工具有 OpenCV(用于图像处理)或 Whisper(用于语音转文本)。
当用户提交查询时,系统会将其与索引特征进行比较。基于文本的查询可以使用关键词匹配或 BERT 等语义相似性模型搜索转录本或元数据。视觉查询,例如“查找包含狗的场景”,使用预计算的对象检测嵌入来查找匹配项。对于更复杂的搜索,例如在视频中查找特定动作,时间分析会识别运动模式与查询对齐的序列。Elasticsearch 等搜索引擎或专业向量数据库(例如 FAISS)负责处理检索和排名。然后返回带有时间戳或视频片段的结果,允许用户直接跳转到相关时刻。例如,构建视频平台的开发人员可以使用这些技术让用户搜索“日落海滩”,并检索包含视觉元素和匹配音频描述的剪辑。