日前，第七届视觉与学习SEminar（VALSE）在厦门大学圆满落幕。VALSE创办于2011年，是国内计算机视觉、图像处理、模式识别和机器学习领域科学家搭建的高水平、高互动性的学术交流舞台。本次大会除了数十位来自全球视觉和机器学习领域的知名学者进行前沿学术交流外，还从行业角度分享了宝贵经验。美联集团受邀推出了以《美丽联合电商中的图像算法实践》为主题的行业技术进步技术报告。同时，对以人脸美颜科技为代表的APP应用进行了系统演示，并从行业角度分享了实践。体验，并与大家交流了电子商务企业的需求和未来的发展前景。PleasureUnited的技术专家现场分享了图像算法技术的进展。电商平台对图片的依赖性很强。作为一个新的时尚消费平台，PlailiceUnitedGroup旗下的各个服务和平台上都有大量的图像数据，包括商品图像数据，存储名人图片数据，以及用户上传的社交图片数据，视频图片数据等。同时，这些图片数据具有结构化的商品信息，如类别、属性、点击、购买等文本信息。基于业务需求，美利联合集团在图像算法方面积累了大量。在美丽联合集团的实践中，图像算法可以分为图像标注、人脸识别、文字识别技术、相似图像搜索和时尚推荐五类。借助CNN的目标检测和图像识别技术，美联集团在实践中开展了图像标注算法的研发，支持类别、颜色、元素等100多种细粒度标签识别技术，以及适用于电子商务产品选择和时尚信息统计。同时积累了人脸相关技术，包括人脸检测、特征点定位、美颜美颜等，为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。目前应用在蘑菇街的直播业务中，提供实时面部化妆和特效，提升用户互动和直播乐趣。针对电商图片中的文字信息，开发了通用的文字识别引擎，实现对违规图片的过滤。同时，结合支付金融业务，定制开发了银行卡号识别算法，方便用户的银行卡注册流程。结合平台海量的商品图片数据，构建了基于深度学习技术的大规模图片搜索引擎，为用户提供精准、快速的商品搜索功能。此外，如何让电脑智能提供服装搭配，一直是一大难点。在实践中，美丽莲结合了最新的正负样本和DNN网络训练，实现了时尚服装的自动推荐。美联集团图像算法现场DEMO展台吸引了与会的青年学者。美联集团技术专家介绍，图像算法的演进将由业务应用驱动，算法和模型会根据场景中的数据进行迭代。同时，深度学习方法将占据主导地位。未来，图像算法将通过AR、VR应用到产品展示和用户体验中，衍生出更多基于业务数据的分析和应用方法。
