在构建视频搜索系统时，开发人员通常从视频数据中提取两类视觉特征：低级空间特征和高级时间特征。这些特征通过数学表示实现用户查询与视频内容之间的基于内容的匹配[1][2]。
- 低级空间特征捕获单个帧中的基本视觉模式
- 颜色特征，如直方图或主色分布，有助于识别具有特定配色方案的场景（例如，“日落”视频）
- 纹理特征，使用 Gabor 滤波器或局部二值模式 (LBP) 等方法，区分草地、水面或织物等表面
- 形状描述符，如边缘检测（Canny、Sobel）或轮廓分析，检测具有独特轮廓的对象 这些特征通常从代表重要视觉内容变化的关键帧中提取[2]。例如，比较红色/橙色颜色分布的直方图可以帮助找到海滩日落视频[1]。
- 高级时间特征建模运动和基于时间的关系
- 光流跟踪连续帧之间的像素运动，以检测行走或物体旋转等动作
- 运动轨迹绘制移动物体在帧间的路径
- 时空特征，使用 3D CNNs 捕获空间和运动的组合模式（例如，“开门的人”）[2] 这些特征有助于区分静态帧相似但运动模式不同的视频，例如区分汽车加速与刹车。
开发人员通常将这些视觉特征与其他元数据（音频、文本描述）结合起来，以提高搜索精度。实现通常包括
- 关键帧提取以减少处理负载
- 特征编码（例如，将颜色直方图转换为 128 维向量）
- 使用 FAISS 等 ANN 库进行索引，以实现高效的相似性搜索[1][2]。现代系统可能会使用预训练的视觉模型（ResNet、ViT）来提取语义感知特征，尽管这会带来更高的计算成本。