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码隆科技黄鼎隆:无论面料平台还是电商网站,图像识别让它变得更智能

李基祥
2016-11-29 · 17:50
[ 亿欧导读 ] 12月2日,亿欧将在深圳举办主题为“人工智能促进产业升级”的亿欧黑科技+行业沙龙。届时,码隆科技CEO黄鼎隆将发表主题演讲并参加圆桌讨论,介绍码隆科技在人工智能、机器视觉方面所做的努力,畅谈图像识别技术的具体应用场景。
黄鼎隆,图像识别,码隆科技,人工智能,电商,纺织

作者:李基祥

一个多月前,优料宝面料交易平台上线了一个以图搜图的功能,用户只要拍一张样品照片,就能在平台上找到自己需要的面料。上线一个月,这个功能的日点击量已经是最初的两倍。

另外,截至目前,业内超过一半的面料交易平台都已经或将要开放这一功能。而它们所使用的这一功能皆出同源,都来自于图像识别技术公司,码隆科技

以图搜图比文字搜索更高效

在日常的搜索过程中,拿着图找东西的过程往往不尽如人意,当你想要凭借一张图片搜索类似图片,你会经历如下过程。

传统文字搜图会经历更多描述过程

过去大多数在线面料交易平台都采用文字搜索的形式,设计者和工厂需要描述自己想要的面料,然后进行搜索,再从搜索结果中进行浏览和筛选,最终得到自己想要的那款面料。

但如果以图片搜图片,就可以省略中间过程,从而使搜索更加高效也更加精准(如上图橙色部分所示)。码隆科技就通过深度学习,将图像信息解析,在理解图片语义的基础上搜索结果进行匹配。

如开头所说,以图搜图、以图搜物的功能现在已经在各个面料交易平台应用,并获得了不错的反馈。

从用户需求角度看,黄鼎隆认为,未来当大家慢慢都开始使用它、习惯它的时候,以图搜图就会成为像文字搜索一样的基础功能

就像文字搜索出现之前,设计师和厂家单纯地进行人工浏览,也可以找到自己需要的面料;但在文字搜索出现后,人工浏览已经被逐渐淘汰了。以图搜图功能也一样,更高效的工作方式出现后,势必会逐渐成为“必需品”。

深度学习带动图像识别发展,柔性物体识别率可以达到100%

事实上,以图搜图的需求其实从以前就一直存在,但由于技术限制,导致这一需求长期不能得到满足。近两年,由于深度学习理论深入应用,图像识别准确率正在以惊人的速度提高。

通常,图像识别可以分为两类,刚性物体识别和柔性物体识别,刚性物体识别要相对简单,因为其形状相对固定;但柔性物体由于其组成要素的位置和形状在不断变化,识别起来难度要高很多。

码隆科技已经在柔性物体识别上取得了突破。以纺织面料的图像识别为例,据黄鼎隆介绍,现在只要搜索的样品在面料交易平台数据库中存在,搜索准确率都可以达到100%;也就是说无论面料样品如何变形,都可以在数据库中准确匹配到你正在寻找的款式。

面料图案搜索示意

码隆科技提供人工智能平台的自助调用API接口,将客户网站和其数据库接入到其平台上,就可以获得这一技术支持。因此,总体搜索准确率要视网站数据库的完善程度而定。

黄鼎隆说:“只要数据库中有的,我们就一定能帮用户找到;如果数据库中没有,也会为用户推送相似的商品。”

利用图像识别为商品和图片打上标签

在今年 10月,码隆对外展示了由其图像识别技术标注的《清明上河图》,程序自动标注出了《清明上河图》中的交通工具、动物、甚至人物,并具有极高精准度。

清明上河图中的图像识别标注

在码隆提供的人工智能平台上,用户只要将图片上传,系统就可以在极短时间内对图片中人物服饰进行标注和搜索,这一功能不但可以识别出服饰种类、颜色,还可以自动生成各种智能标签,对应电商和时尚领域的需求。

ProductAI示意图

经过大量的对比试验可以发现,自动标注的速度、标签准确度和数量,都要略微超过专业人士进行标注的结果。黄鼎隆表示,其实只要能与人工作业水平相持平,这一功能就已经达到了可以商业应用的及格线。

让计算机看懂图片,为图片自动标注,对于电商平台、设计类网站等领域有着多方面的意义。

首先,可以为用户提供自动的标签标注和基于标签进行搜索的功能。黄鼎隆表示,在许多电商购物场景中,消费者往往并不是在搜索某一件商品,而是在搜索这一类商品,利用系统标签进行搜索,可以为消费者提供定向的商品类别供其选择。

其次,图像识别还可以在这些网站后台工作,让其数据实现结构化。这些实现了结构化、标签化的信息,就可以进行统计学分析,从而得到精准的用户画像。

现在图像识别已经有了十分广泛的适用范围,许多行业都可以利用这项技术提高效率降低成本。而关于“人工智能如何让其他产品变得更智能”,黄鼎隆还有很多话要说。

12月2日,亿欧将在深圳举办主题为“人工智能促进产业升级”的亿欧黑科技+行业沙龙。届时,码隆科技CEO黄鼎隆将发表主题演讲并参加圆桌讨论,介绍码隆科技在人工智能、机器视觉方面所做的努力,畅谈图像识别技术的具体应用场景。活动报名地址:http://www.iyiou.com/a/rengongzhineng_shenzhen_2016

黄鼎隆

本文来源于亿欧,原创文章,作者:李基祥。转载或合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

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