圖形識別，what do you see？

歐陽

識別的問號

在智能設備普及的當下，搜索—這個在PC端使用頻率最高的功能，自然也轉移到了移動設備上。但目前，移動設備的搜索方式實際上與PC端無異，都是輸入關鍵字來進行搜索。但移動端的輸入方式顯然不如PC端那么便捷，因此曾經在PC上無關緊要圖片搜索，忽然之間成了人們關注的焦點。但稍微對圖形識別技術略有了解的人都知道，圖片搜索最重要的就是其精確程度。而精確程度又來源于算法與其數據庫的容量。巨頭們通過多年以來的積累，累積了大量的數據資源，對于那些行業新人來說，如何讓圖形識別變得精準可靠呢？

用眾包的方式做識別

對于不少在圖形識別領域進行探索的新公司來說，數據量成了大難題。位于洛杉磯的創業公司Image Searcher則換了一個思路來解決這個問題。他們推出了一項全新的技術CamFind。通過拍攝照片，CamFind會將這張照片與服務器中所有的照片進行比對，然后將反饋的結果顯示在屏幕上。搜索速度快慢也取決于圖像的清晰程度。如果這張圖像不夠清晰，讓算法計算變得不那么精準快捷，那么CamFind將會把圖像提交給Image Searcher的員工，人工給用戶反饋結果。但有的圖像，Image Searcher也沒有辦法給出準確答案，這時他們會將問題發送給所有用戶，讓大家共同解決。使用的人越多，反饋的結果將會越準確。當下一次遇到相同的圖片時，CamFind能在幾毫秒的時間內給出答案。

同時，開放的Image Searcher，允許其他開發者調用其搜索API接口，讓更多的人參與到圖形識別當中來，也為用戶提供更多的應用場景。比如，學生們可以在實地考察時用CamFind來識別和了解植物。該應用會大聲讀出結果，這樣旅行者們拍攝一張照片后就知道該種植物用其他語言該怎么說了。

圖形識別仍是藍海

谷歌與百度，這兩家國內外專注于搜索的巨頭證明了在互聯網時代，誰擁有了入口誰就能占據主動。而在移動互聯火熱的當下，圖形搜索顯然比傳統搜索更具價值。無論是商品直連賣家，還是用于教育科學，圖形識別都讓人浮想聯翩。盡管諸多巨頭紛紛試水圖形搜索，但結果卻讓人難以忍受。初創的Image Searcher，其用戶數量卻早已突破百萬。而坐擁龐大數據庫的巨頭們，你們還在等什么？