视频相似度搜索是一种用于识别在视觉上或上下文中与给定查询视频相似的视频的技术。与依赖元数据、标签或文件名的传统搜索方法不同，它分析视频的实际内容（例如对象、场景、动作或音频）来衡量相似度。这是通过将视频转换为数字表示形式（称为嵌入或特征向量）来捕获其关键特征来实现的。然后使用数学指标（如余弦相似度或欧几里得距离）比较这些向量，以对它们与查询的匹配程度进行排名。例如，一个系统可能会将用户上传的足球进球片段与体育精彩片段数据库进行比较，返回具有相似游戏玩法、拍摄角度或球员动作的视频。
该技术过程通常涉及三个步骤：特征提取、编码和相似度匹配。首先，使用计算机视觉模型（例如，用于图像的 CNN 或用于时间数据的 3D-CNN）处理视频的帧或片段，以提取形状、颜色或运动模式等特征。还可以包括音频特征，例如频谱图或语音记录。接下来，将这些特征聚合到紧凑的向量表示形式中，通常使用诸如池化或递归神经网络 (RNN) 之类的技术来处理顺序数据。最后，这些向量被索引到针对快速相似度比较优化的数据库中，例如 FAISS 或 Annoy。例如，构建视频推荐系统的开发人员可以使用预训练的 ResNet 模型来提取帧级别特征，将其在时间上平均，并将结果存储在向量数据库中。当用户观看视频时，系统会检索最接近的向量以推荐相关内容。
实际应用包括内容审核（标记重复或不适当的视频）、推荐系统（根据练习推荐类似的锻炼视频）以及版权执行（检测未经授权的电影上传）。挑战包括有效处理大规模数据集并确保对光照变化或摄像机角度等变化的鲁棒性。例如，健身应用程序可以使用视频相似度搜索来推荐与用户录制的锻炼的节奏和动作相匹配的教程。开发人员必须平衡准确性与计算成本 - 使用轻量级模型进行实时查询或优化索引策略以加快检索速度。 TensorFlow Video 或 PyTorch 等工具提供用于特征提取的预构建模块，而 Milvus 等数据库简化了可扩展的向量存储和搜索。通过组合这些组件，开发人员可以构建大规模理解视频内容的系统。