在比较视频特征时，最有效的距离度量取决于数据的性质和任务。常用的度量包括**余弦相似度**、**欧几里得距离**、**曼哈顿距离**、**动态时间规整 (DTW)** 和**地球移动距离 (EMD)**。每种度量方法都有针对特定场景的优势，例如处理高维向量、时间对齐或基于分布的比较。选择通常取决于重点是方向（例如，特征方向）、大小（例如，绝对差异）还是结构对齐（例如，时间序列变化）。
**余弦相似度**非常适合比较高维特征向量（例如，来自神经网络的嵌入），其中方向而非大小很重要。例如，视频检索系统经常使用此度量来查找具有相似语义内容的剪辑。**欧几里得距离**（L2 范数）测量向量之间的直线距离，并且在特征幅度归一化时效果良好。它广泛用于聚类任务，例如对相似视频帧进行分组。**曼哈顿距离**（L1 范数）对异常值不太敏感，适用于稀疏或嘈杂的特征，例如运动直方图。对于时间序列，**DTW** 可以对齐不同时间长度的特征，这在动作识别中非常有用，因为动作可能以不同的速度发生。**EMD** 通过计算将一个分布转换为另一个分布的成本来比较分布（例如，颜色或光流直方图），使其能够有效地匹配具有不同视觉特征的视频片段。
实际考虑因素包括计算效率和数据特征。对于固定长度的向量，余弦和欧几里得距离速度很快，但在时间未对齐时可能会失败。DTW 可以处理可变长度的序列，但计算量很大。EMD 对于分布非常强大，但需要大量资源。例如，在视频推荐系统中，余弦相似度可以根据聚合特征匹配用户偏好，而 DTW 可能会对齐体育分析中的特定动作序列。归一化至关重要：当特征尺度变化时使用余弦相似度，当幅度有意义时使用欧几里得距离，对于结构化或顺序数据使用 EMD/DTW。选择正确的度量取决于在特定应用程序中平衡准确性、可解释性和运行时约束。