在大街小巷人们无不热衷于对时尚服饰的追逐，但在看到自己喜欢的服饰时又束手无策，只能试图在传统的搜索中找到答案，当用户一遍一遍输入不同关键字期待检索结果出现时，却一次一次以失望告终；新一代图像识别技术可以最快的帮助用户寻找身边喜欢的衣服，通过图片搜索相同和相似款时尚服饰购买，真正实现所见及所得。

李彦宏在一个月前万达电商大会演讲说：“随着最近人工智能深度学习技术的发展带来更多O2O机遇。比如在万达广场走，突然发现一个女孩穿的裙子很漂亮，只要拍照就可以告诉你万达哪家店哪个专柜在卖。”随后，李彦宏在2014年9月百度世界大会上发表演讲：“未来五年使用图像和语音来表达需求的比例将超过50%.人们以图片搜索表达的需求，其中，需求表达最多的一个类型是与lifestyle（生活方式）相关的。比如说，拍下一个包，就可以在网上看到哪里有卖这个包的；家具或者工艺品，有很多人拍这些东西去搜索，大家可以想象，这种搜索的商业价值是非常高的。这个类型的搜索占到拍照搜索的35.5%。”

近期手机百度5.5版本上线，主打实物拍照搜索功能，而在百度最重视的服装搜索垂直领域，国内很具潜力的创业公司“衣+”挑战百度拍照搜索，更胜一筹。衣+ （Dress+）支持网站(www.dress-plus.com)、手机和Google Glass，手机可直接登陆各大应用商店下载App。

衣+搜索结果百度拍照搜索

衣+百度

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衣+ 百度

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衣+

从不同类型服饰的综合对比来看“衣+”在服饰识别中优势较明显，更能满足用户需求，

下面我们揭开这个神秘团队和产品的面纱：

衣+于2013年末成立于美国硅谷和新加坡，2014年7月在中国北京设立公司。团队成员有十余人，来自微软、IBM、百度、金山等大牛，毕业于斯坦福、剑桥、新加坡国大、新加坡南洋理工、北大、中科院的学霸和巴黎时尚服装设计师，平均年龄26岁。

衣+（Dress+）是时尚的以图搜衣应用，支持网站，手机和GoogleGlass。主要功能如下：

1.以图搜衣。帮助用户通过“所见即所得”方式寻找身边喜欢的衣服，通过拍照或上传图片搜索出相同和相似款时尚服饰购买并社交。可以从Amazon，天猫，Farfetch, Heels等一百多家合作海内外电商网站购买连接图像与人、商品。通过新一代图像识别搜索和深度学习技术来挖掘移动互联网海量图像数据中潜在的商业信息。

2.优化搜索。应用的搜索结果会以图片列表展示，用户还可通过产品类别、颜色、价格等条件改进搜索结果。

3.社交互动。用户可以在上传的图片上加品牌、风格、人物等任意标签，在社区分享照片、互动，看到来自巴黎、米兰、伦敦、纽约的流行趋势。通过导入社交网络熟人关系，得到小伙伴的实名/匿名评价，根据对时尚服饰的兴趣爱好交友。

4，PK明星。通过上传自己穿衣服的照片，根据衣着明星范指数，系统会为你找到你最像的明星。

衣+的本质是基于人工智能的图像识别搜索引擎。衣+图像识别算法采用了目前国际领先的深度卷积神经网络技术。基于海量的电商商品数据，挖掘丰富的层次商品语义标签，例如，高层的类别语义（连衣裙、哈伦裤、马丁靴等），中层的服装风格语义（碎花、方格、宫廷、波西米亚等），底层的材质和颜色语义（蕾丝、雪纺、宝蓝色等）；基于独立研发的多标签深度卷积网络模型，学习商品数据的层次语义表示。同时我们也引入了高维特征的二值语义索引技术，可以支持海量商品数据的实时检索。相比传统的图像检索技术，衣+的图像识别算法能够从海量的商品数据中自动进行特征学习，并根据用户反馈实现增量学习，不断优化检索算法的精度。衣+团队整合了斯坦福、新加坡科学院、中国科学院、百度等技术的优点，将识别精度从60%-70%提高到90%-98%，并在以下关键技术居领先地位：1）复杂背景下的人体检测与衣服分割。2）局部自相似图像检索。3）多标签深度卷积网络。4）二值语义索引技术。

衣+收录了精选的Amazon、Farfech、Heels、H&M等海外140家电商网站的商品数据，和国内的天猫、淘宝的商品数据。衣+的服装设计师精心挑选收录的商品以知名品牌店为主，也有不少设计师的店铺。与中国市场上山寨货品居多的现象相比，无论商品单价20元还是5万元，衣+的巴黎留学的服装设计师保证衣+所有的商品都是有质量有品位的。