计算机识别视频的过程涉及多个步骤和技术，主要包括以下几个方面：
图像预处理
对视频中的每一帧图像进行预处理，如去噪、校正图像像素等，以确保图像质量。
特征提取
通过各种图像处理技术从图像中提取有用的特征信息，如边缘、轮廓、颜色值等。
物体识别
使用机器学习算法（如卷积神经网络，CNN）对提取的特征进行分类，以便对图像中的物体进行识别。
动作识别
利用递归神经网络（RNN）将静态的图片加上时间的维度，使其连贯，从而实现对视频内容中静态物体和动作的识别。
视频内容理解
将计算机识别出来的内容组成一个合乎人类表达规范的句子，这包括回答“是什么”、“在哪里”和“做什么”的内容。
音频分析
视频中的音频信息也会被纳入考虑，音频分析技术可以用来检测背景音乐、对话及其他声音元素，从而帮助用户快速了解视频主题。
自然语言处理（NLP）
对视频的音频内容进行转写与分析，提取关键信息，从而帮助用户快速了解视频主题。
深度学习模型
研究人员提出了将二维视觉上的卷积神经网络和三维的动态卷积神经网络结合的算法，以提高视频识别效果。
目标检测
使用像YOLO这样的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的目标。
计算机视觉库
利用OpenCV等计算机视觉库，可以轻松处理图片和视频，实现图像识别、视频分析等功能。
通过上述步骤和技术，计算机能够对视频内容进行全面的识别和理解，包括物体识别、动作识别以及音频和文本信息的分析。这些技术的结合使得计算机在视频内容识别方面取得了显著的进步。