要进行视频相似度检索，通常需要使用视频处理和计算机视觉技术。以下是一些常见的方法和步骤：
视频特征提取：首先需要对输入的视频进行特征提取，常用的特征包括帧间关系、颜色直方图、光流等。
相似度度量：根据提取到的特征，可以计算视频之间的相似度，常见的度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
相似度匹配：将待搜索的视频与数据库中的视频进行相似度匹配，找到最相似的视频。
应用场景：视频相似度检索可以应用于视频版权保护、视频内容推荐、视频搜索等领域。
如果您想实际应用视频相似度检索，通常需要借助相关的机器学习和深度学习技术，以及一些开源的图像处理库和视频处理框架。常用的工具包括OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。您可以通过学习相关视频处理和计算机视觉的教程，来深入了解和掌握视频相似度检索的方法和技术。