美丽联合如何“图解时尚” VALSE大会分享图像算法经验

2017-05-18 11:25 来源:中国网 
2017-05-18 11:25:19来源:中国网作者:责任编辑:李超

  日前,第七届视觉与学习青年学者研讨会(Vision And Learning SEminar, VALSE)在厦门大学圆满落幕。VALSE发起于2011年,是国内计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习等研究领域的科学家们搭建一个高水平、强互动的学术交流舞台。

  除了来自全球的数十位视觉与机器学习领域的知名学者展开前沿尖端的学术交流,本次大会还分享了来自工业界视角的宝贵经验。美丽联合集团受邀以工业界技术进展为主旨,展开了主题为《美丽联合电商中的图像算法实践》的技术报告,同时基于人脸和美妆技术等为代表的APP应用进行了系统演示,分享了基于工业界视角的实践经验,与大家交流了电商企业的需求和未来发展的展望。

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美丽联合技术专家现场分享

图像算法技术进展

  电商平台对图片的依赖性非常高,作为新型的时尚消费平台,美丽联合集团旗下的各个服务、平台上,存在着海量的图像数据,包括商品图像数据、店铺红人图像数据,以及用户上传的社交图像数据、视频图像数据等。同时这些图像数据具有结构化的商品信息,比如类目、属性、点击、购买等文本信息。

  基于业务需要,美丽联合集团在图像算法方面颇有积累。图像算法在美丽联合集团的实践当中,可分为图像标签、人脸识别、文字识别技术、相似图像搜索和时尚推荐搭配五大类。

  借助于CNN的目标检测和图像识别技术,美丽联合集团在实践中开展了图像标签化的算法研发,支持了包括类目、颜色和元素等基类的百余种细粒度标签识别技术,并应用到电商选品和时尚信息统计中。

  同时积累了人脸相关技术,包括人脸检测、特征点定位、美妆美化等,为了满足移动端的业务应用,进行了代码优化和移动端模型训练,生成满足实时性要求的移动端SDK,目前应用在蘑菇街直播业务中,提供实时的人脸美妆和特效,提升了直播的用户交互和趣味性。

  针对电商图像中的文字信息,研发了通用的文字识别引擎,实现了对违规图片过滤,同时结合支付金融业务,定制开发了银行卡号识别算法,便利用户的银行卡注册流程。结合平台的海量商品图像数据,搭建了基于深度学习技术的大规模图像搜索引擎,提供给用户准确而快速的商品搜索功能。

  此外,如何让计算机智能地给出服装搭配一直是一大难点,美丽联合在实践中结合千万级的正负样本和DNN网络训练,实现了自动的时尚穿搭推荐。

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美丽联合集团图像算法现场DEMO展台吸引与会青年学者

  美丽联合集团与会技术专家介绍,图像算法的演进会由业务应用驱动,根据场景中的数据,进行算法和模型的迭代,同时,深度学习方法会占据优势地位。图像算法在未来会通过AR、VR应用于商品展示、用户体验,并且会衍生出更多基于业务数据的分析与应用方式。

[责任编辑:李超]
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