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阿里圖像搜索之父
12月22日消息，近日，美國計算機協會(ACM)公布了2015年度杰出科學家名單，在上榜的兩位亞裔學者中，阿里巴巴圖像搜索的領軍人物、阿里巴巴搜索事業部研究員華先勝位列其中。
與此同時，國際電氣與電子工程師協會(IEEE)也公布了華先勝當選2016年度IEEE Fellow(IEEE會士)的消息，以嘉獎其“為多媒體內容分析和圖像搜索做出的突出貢獻”。
與通用搜索主要依靠字節不同，圖像搜索被主要定義為“以圖搜圖”。據華先勝介紹，圖像搜索的第一步是訓練計算機進行圖像理解，也就是通過計算機將圖片中的要素，包括人像、顏色、紋理等具體特征以及深度學習產生的圖像描述，轉化為類似文字的“視覺詞”，編成索引之后，才能再進行第二步——圖像搜索。
從20世紀90年代開始，國際上就開始了對圖像搜索的研究，但直到2008年前后，計算機開始能夠處理大量圖像，圖像搜索技術才得以突飛猛進的發展。
2008年，還在微軟亞洲研究院工作的華先勝，就因在圖像和視頻搜索方面的嘗試，獲得了由《麻省理工學院技術評論》頒發的“全球35位35歲以下的杰出青年創新人物(MIT TR35)獎”。
評委會在頒獎詞中寫道：“有效的基于內容的視頻搜索仍然還有很多困難沒有解決。而華先勝希望通過自動識別圖像和視頻中物體、場景、事件和其他語義特征來攻克這個壁壘。”?
從“智能”到“更智能”
華先勝另一項為業界矚目的成績，就是設計并實現了不需要“人工標注訓練數據”就能產生識別任意目標的圖像識別系統。
“之前，圖像識別需要要人工去給圖像貼標簽(Label)，讓計算機從這些數據中學習出識別模型，但我們提升了一步，訓練計算機自己去找數據，建立自動識別的模型。比如要識別和搜索不同種類的花卉，不用標注900多種花卉的圖片，而是直接輸入花卉的名稱列表，計算機就可以自行去網上找數據、進行清洗、補充、學習，然后就能進行圖像識別了。”
華先勝介紹，這一技術可以適用于多種場景的圖像搜索，比如明星臉識別，不用輸入“范冰冰”的照片，計算機可以從網上自動學習辨認。
隨著近年來深度學習技術在圖像分析和識別領域的廣泛應用，圖像的描述(特征)有了非常大的進步，而阿里的大量商品圖像數據和用戶數據，包括用戶使用反饋數據的挖掘和回流，也使得電商平臺搜索結果的相關性不斷提升，“拍立淘”的用戶UV在過去半年內猛增了兩倍多。
90后占“拍立淘“用戶一半以上
根據手淘數據顯示，在“拍立淘”用戶中，90后占比高達55.1%，遠高于無線搜索的該年齡段整體用戶占比——年輕人顯然更中意“以圖搜圖”這種看上去很“潮”的搜索方式。
實際上，拍立淘未來還有很多種玩法：比如，拍件衣服，拍立淘可以推薦與之搭配的服飾;輸入家具的照片，拍立淘可以配套其它家具及家飾;包括AR(虛擬現實)方式，拍立淘可以實時展現攝像頭前物品對應的商品及信息……
除了拍立淘，華先勝還舉了這樣一個運用到圖像搜索技術的例子：淘寶店鋪中的很多“大碼”服裝，由很骨感的模特試穿，這樣很可能會影響到用戶的試穿體驗，但阿里搜索的圖像識別系統，目前就能把”微胖“的模特作展示的店鋪排在前面，讓商品信息對消費者更有參考價值。
“圖像搜索就像電商中的水電煤，有的產品，像‘拍立淘’是可以被用戶感知的，有些技術演進則是藏在應用和服務背后，默默為大家服務。”
華先勝介紹說，其實電商平臺上處處都有圖像技術的需求，從商品圖片的分析理解、商品識別、商品屬性識別、場景識別，到人臉檢測(試妝)、人臉屬性(年齡、性別、顏值等)、人臉識別(如明星識別)、人臉合成(試衣)等，甚至視頻分割、事件檢測、物品檢測跟蹤、廣告投放等，都離不開圖片技術。可以說，圖像技術正被應用于商品推薦、個性化、商品管理以及其他搜索的方方面面。
對于“拍立淘”的未來，華先勝表示，拍立淘將會拓展到更多領域，力爭成為人們獲取信息(包括購物、教育、娛樂、新聞、知識等等)的一個快捷、有趣、有效的入口，而不僅僅是搜尋商品的入口。“希望在未來，通過拍照或者相機鏡頭掃描動作會成為人們獲取信息的一種習慣。”
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