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秒级找明星同款,北大博士发明的这项视觉搜索技术百度、腾讯都在用,准确率86%以上

相信大家都有过这样的经历,碰到自己喜欢的衣服或其他商品,但是不知道具体是什么品牌和款式,直接拍照上传淘宝就能找到同款。

这个功能背后依托的是一项叫做“以图搜图”的技术,其实此前在谷歌图片搜索、百度识图等领域也都有运用,但是目前对于中小公司来说还是存在很高的技术门槛。

博云视觉是一家做“以图搜图”的技术公司,但是与当前市面上普遍应用的深度学习视觉搜索技术不同,他所采用的是“底层视觉特征提取搜索”技术。目前,百度识图、微信扫一扫街景功能都是采用博云视觉的技术。

适用于早期阶段,通过图像特征比对进行图像搜索

博云视觉创始人陈杰告诉第一资讯(微信关注:ichuangyebang),这两项视觉搜索技术的差异之处主要在于:

深度学习搜索技术主要依赖于数据驱动,必须有足够的素材库资源才能做大量的机器训练;而 底层视觉特征提取搜索技术 则是基于物品的特征匹配和比对,完全脱离商品,不依赖于数据的特征,甚至无需知道这些物品的语义,完全基于人的视觉提取2000多个特征点比对,它只解决匹配的问题。

但是,该技术有一个劣势就是当数据达到一定量,它的优势就会逊于深度学习搜索技术。

底层视觉搜索技术实物演示

因此,对于早期阶段样品较少的阶段更适合用底层视觉特征提取搜索技术,而在后期则深度学习搜索技术更占优势,双方各有优劣势,是一个不断融合的过程。

此外,底层视觉特征提取搜索技术还有如下几方面优点:

第一,准确率高,在百万规模数据集测评基础上,准确率可达到86%;

第二,数据传输量小,采集的单幅图像特征低于4K;

第三,搜索速度快,可以实现秒级响应;

目前主要应用于电商和安防领域

目前,博云视觉的该项技术主要应用于电商和安防领域。在公有云服务方面,博云视觉已经和阿里云平台达成合作,在阿里云计算资源的基础上部署了一套图像搜索整体解决方案。此外,博云视觉也针对特定用户的需求提供定制化解决方案。

在电商领域,图像搜索主要用于无法用文字精确描述的场景,如海淘电商类应用,搜索商品时语种不对称,看到明星服饰想找同款但是不知道款式、商品信息不全等情况,针对此痛点,以图搜商品就能大大提高搜索效率。

目前,淘宝和京东都已经组建了团队开发“以图搜图”功能,博云视觉希望面向其它中小电商,为他们提供视觉搜索整体解决方案。博云视觉已经和一家红酒电商进行了合作,拍摄酒标可以搜索对应的红酒。

红酒拍照搜索过程

在安防领域,随着智慧城市的建设,我们生活周边安装的摄像头越来越多,搜集到的视频素材也越累越多。但是当警察面对一起案件时,往往需要人工在相当长的时间内去一帧一帧寻找嫌疑人(车辆)踪迹,但是当直接对视觉特征提取后直接搜索就能大大提高侦查的效率,加速破案。

通过视觉搜索查找嫌疑车辆

此外,博云视觉的视觉搜索技术还应用于传统纺织厂商,比如需求方需要找某种布料的花式和纹理,就可以通过图像搜索的形式精确寻找。博云视觉还已经和中国美协合作,提供画作查重解决方案。

未来可能像科大讯飞一样提供C端产品

在商业模式方面,陈杰告诉第一资讯(微信关注:ichuangyebang),博云视觉有如下几个方面的打算:

第一,为中小企业提供视觉搜索服务,通过技术入股的方式为多行业提供解决方案;

第二,当视觉搜索非常火的时候,通过知识产权和专利技术标准获利,未来可能大的硬件厂商把该技术做到芯片;

第三,在站稳了视觉入口时,像科大讯飞在语音领域一样,提供直接面向C端的产品。

博云视觉成立于15年12月,创始人陈杰是北大的博士,从事计算机视觉、图像分析检索方向的研究与应用6年,有丰富的研究和应用经验。团队成员主要来自北大数字视频编解码国家工程实验室,目前有 16 人。团队成员早期参与了百度以图搜图的项目、腾讯的项目。

在未来,博云视觉还将把视觉搜索技术应用于三维视觉重建和AR虚拟与现实世界比对、地图街景和无人驾驶等领域。

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