京东揭秘PCL实验室 多项图像技术助品质电商

如果说近两年最火爆的技术是什么,那么人工智能一定不会缺席。作为中国领先的自营式电商,在京东眼中,与应用场景结合才能发挥人工智能的真正价值。近年来,京东在人工智能领域不断尝试,并成立了PCL实验室(JD Perception and Cognition Lab,京东感知认知实验室),通过前瞻性的研究全面提升运营效率并提高用户体验。

互联网

在京东PCL实验室成立一周年之际,京东集团首席技术顾问翁志、PCL实验室研发总监陈宇、PCL实验室研发经理王永亮,首次对外讲解了PCL实验室研究的多项图像技术的研究成果及商业化应用。

相关推荐:“京东买什么”上线 看着达人的购物单买好货

京东运用多项图形技术提升电商运营效率

现场,翁志谈到PCL实验室的缘起时表示:“京东感知认知实验室成立一年以来,有了多项图形技术的研究进展,我们认为以分享的方式为PCL实验室庆祝周年更有意义。” 他谈到,人工智能代表新兴的超级生产力,京东PCL实验室从无到有走过了一年时间,成果在京东内部的应用很多,场景非常丰富,并已开始分享人工智能的红利。

目前,包括京东商城的推荐、搜索、图片识别、人脸识别、服装搭配,以及京东金融的人脸识别、身份证识别、银行卡识别,都采用了PCL实验室的技术成果,同时,这些技术也深入到如语音识别、智能冰箱、无人仓视觉识别、无人机障碍识别、无人车感知等众多的业务场景中,为京东提升效率、节约成本做出了贡献。

分享会现场,PCL实验室研发总监陈宇介绍了图像钟馗系统。钟馗系统是京东全网商品图像基础信息平台。京东的商品图像每天新增数量超过百万级,这些图片都要进行色情图、商标、背景颜色复杂程度、非法广告字的审核,如果完全依赖于人工是不可能完成的任务。钟馗系统将图像信息翻译成机器能理解的语言,可以对图像内容进行识别,形成算法与人工审核相结合,实现了对所有发布图像的精准识别。

PCL实验室研发经理王永亮则提到了OCR和语义分析,即通过文本识别,对商品图片中的信息进一步提取和利用,可以提取广告语帮助后端进行广告语审核。该功能也已在京东正阳门系统进行应用,同时也可以抽取商品属性信息,用于商品主页展示、搜索、客服机器人理解力提升。此外,PCL实验室还开发有银行卡和身份证识别系统,让以前人工的、耗时费力的身份证校验,变成自动化。

相关推荐:京东收购一号店:电商领域或将上演楚汉之争

面向需求的技术创新 改善用户网购体验

人们经常幻想,能否足不出户就体验到逛商场的感觉,电商是否能够真正成为“电子商城”?陈宇认为,PCL实验室的技术将帮助实现这一切,眼下的人工智能不仅可以提高电商的运营效率,降低运营成本,更重要的是可以帮助用户改善网购体验。

人脸识别是泛电商领域非常重要的应用。在开户、支付、登录三个场景里,如有人脸识别算法支持,用户会非常方便。基于京东PCL实验室在深度学习方向的技术积累,仅仅经过3个月的研发,在业内著名测试集LFW上,京东自有人脸识别的准确率已超过99%。

图像应用的挖掘则主要应用于图像相同和图像相似。同源图像就是重图,假设在京东搜索白色连衣裙,四个坑位如果有两个甚至更多图像完全一样,会给用户带来很不好的体验。京东拥有的商品图像规模有几十亿,涉及到几千个商品类别,同源图像识别技术会提升用户体验。而相似图像可根据用户浏览的商品,推荐相似的款式,增加用户的选择,提高点击率和转化率。

JD Camera+ 是京东APP上线的新功能,是基于过去一年的积累,实现图像识别由商品网图相似相同到实拍商品图像找相似找相同的升级。京东PCL实验室创新性地将深度学习和传统算法结合,在深度学习技术上使用了多任务学习的方法,对服装的领型、袖长、款式、材料等多种视觉相关属性进行分析建模。陈宇介绍,传统算法能保证拍照的商品与用户期望的匹配度,同时根据用户行为,保证用户搜索到的商品是他喜欢的、个性化商品。

下一步,京东还将推出的京东图像搭配平台。当用户在京东商城浏览一件衣服时,基于PCL实验室的技术成果和京东庞大的数据库积累,可以迅速推荐出搭配组合,这个功能未来也可延展到家电和家居领域,让用户产生逛的感觉,从而获得更好的购物体验和更优秀的选择。

未来之势:京东PCL实验室让人工智能落地

翁志介绍,除了现有应用外, 京东PCL实验室未来还将涉及虚拟试衣、智能家居、智慧物流、VR等领域。

京东试衣间是基于人工智能和仿真技术的虚拟试衣系统,此前已有iPad版本,如今在手机移动端也已上线。目前,京东试衣间可以支持大量服装跨店铺的多层次任意搭配,商家们也可在后台制作立体感十足的搭配图示,并且操作极易上手。

相关推荐:英格索兰看好B2B电商 布局淘宝京东和阿里

以下是百度联盟的广告,其内容与霍常亮无关,如需投资请谨慎选择,感谢大家支持本博~点点广告更健康~

最后编辑于:2016/7/29作者: 投稿

该用户很懒,还没有介绍自己。