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。

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。

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。

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。

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。

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