如今,视频搜索领域最活跃的研究领域集中在改进系统理解、索引和高效检索视频内容的方式。三个关键领域脱颖而出:基于内容的视频检索、跨模态搜索(例如,文本到视频)以及现实世界应用的可扩展性。 这些领域解决了诸如处理大型数据集、弥合不同数据类型之间的差距以及使视频搜索对用户实用等挑战。
基于内容的视频检索旨在直接分析视觉和听觉特征。研究人员正在改进从视频中提取有意义的表示的技术,例如使用 3D 卷积神经网络 (CNN) 来捕获空间和时间模式。 例如,像 SlowFast Networks 或 Video Swin Transformers 这样的模型旨在识别跨帧的动作或对象。 自监督学习方法,例如对比学习(例如,用于视频的 CLIP),通过将视频剪辑与文本或音频描述对齐,帮助训练模型而无需大量标记数据。 这里的一个实际挑战是降低计算成本——处理数小时的视频以识别短的相关片段需要优化帧采样和特征压缩。
跨模态搜索侧重于将文本查询连接到视频内容。这涉及训练模型以将文本和视频映射到共享的嵌入空间中,从而可以使用自然语言进行搜索,例如“查找有人打开门的场景”。 多模态转换器,例如 Flamingo 或 FrozenBiLM,结合了视觉和文本输入以提高对齐度。 一个具体的例子是 Google 的 AlignVE,它使用注意力机制将查询中的短语链接到特定的视频区域。 然而,处理模棱两可或抽象的查询仍然很困难——例如,区分“狗在雪地里奔跑”和“森林里的狼”需要对视觉细节和上下文语义进行细粒度的理解。
可扩展性和效率对于现实世界的部署至关重要。 诸如 FAISS 或 ScaNN 等库的近似最近邻搜索 (ANN) 等技术有助于高效地索引数十亿个视频向量。 研究人员还在探索分层索引,其中视频被分成多个片段,并在多个分辨率(例如,场景、镜头、帧级别)进行总结,以加快检索速度。 另一个方向是设备上的视频搜索,使用像 MobileNet 这样的轻量级模型用于边缘设备以减少延迟。 例如,安全系统可能会使用时间哈希快速扫描监控录像以查找特定活动,而无需依赖云处理。 平衡准确性、速度和资源使用仍然是该领域的核心重点。