日前，第七屆視覺與學習青年學者研討會(Vision And Learning SEminar, VALSE)在廈門大學圓滿落幕。VALSE發起于2011年，是國內計算機視覺、圖像處理、模式識別與機器學習等研究領域的科學家們搭建一個高水平、強互動的學術交流舞臺。

除了來自全球的數十位視覺與機器學習領域的知名學者展開前沿***的學術交流，本次大會還分享了來自工業界視角的寶貴經驗。美麗聯合集團受邀以工業界技術進展為主旨，展開了主題為《美麗聯合電商中的圖像算法實踐》的技術報告，同時基于人臉和美妝技術等為代表的APP應用進行了系統演示，分享了基于工業界視角的實踐經驗，與大家交流了電商企業的需求和未來發展的展望。

美麗聯合技術專家現場分享圖像算法技術進展

電商平臺對圖片的依賴性非常高，作為新型的時尚消費平臺，美麗聯合集團旗下的各個服務、平臺上，存在著海量的圖像數據，包括商品圖像數據、店鋪紅人圖像數據，以及用戶上傳的社交圖像數據、視頻圖像數據等。同時這些圖像數據具有結構化的商品信息，比如類目、屬性、點擊、購買等文本信息。

基于業務需要，美麗聯合集團在圖像算法方面頗有積累。圖像算法在美麗聯合集團的實踐當中，可分為圖像標簽、人臉識別、文字識別技術、相似圖像搜索和時尚推薦搭配五大類。

借助于CNN的目標檢測和圖像識別技術，美麗聯合集團在實踐中開展了圖像標簽化的算法研發，支持了包括類目、顏色和元素等基類的百余種細粒度標簽識別技術，并應用到電商選品和時尚信息統計中。

同時積累了人臉相關技術，包括人臉檢測、特征點定位、美妝美化等，為了滿足移動端的業務應用，進行了代碼優化和移動端模型訓練，生成滿足實時性要求的移動端SDK，目前應用在蘑菇街直播業務中，提供實時的人臉美妝和特效，提升了直播的用戶交互和趣味性。

針對電商圖像中的文字信息，研發了通用的文字識別引擎，實現了對違規圖片過濾，同時結合支付金融業務，定制開發了銀行卡號識別算法，便利用戶的銀行卡注冊流程。結合平臺的海量商品圖像數據，搭建了基于深度學習技術的大規模圖像搜索引擎，提供給用戶準確而快速的商品搜索功能。

此外，如何讓計算機智能地給出服裝搭配一直是一大難點，美麗聯合在實踐中結合***的正負樣本和DNN網絡訓練，實現了自動的時尚穿搭推薦。

美麗聯合集團圖像算法現場DEMO展臺吸引與會青年學者

美麗聯合集團與會技術專家介紹，圖像算法的演進會由業務應用驅動，根據場景中的數據，進行算法和模型的迭代，同時，深度學習方法會占據優勢地位。圖像算法在未來會通過AR、VR應用于商品展示、用戶體驗，并且會衍生出更多基于業務數據的分析與應用方式。