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設想這樣一個場景：某天你遇到一只狗，很喜歡卻沒辦法搞清楚是什么品種，怎么才能快速獲得答案？通常這樣的要求可以借助搜索引擎，但在這個場景下，找出正確形容這只狗的核心關鍵詞，似乎成了一種更具難度的挑戰。

然而搜索引擎并未失效，只是需要更換一種輸入方式——變文字為圖像。以多媒體的方式發起搜索，這也正是搜索引擎一貫的演進方向。

幾天前機緣巧合，百度工程師李浩向我展示了尚未在iOS和Android平臺發布的新產品——百度移動視覺搜索。這個技術將在百度移動平臺客戶端上實現：通過手機攝像頭捕捉的圖像，幫用戶找到想要的那本書、那張CD甚至是那只狗。

我的第一反應是，移動視覺搜索和之前的PC端的以圖搜圖，有差么？

我得到的答案是：在選取特征表達方面，這兩個產品沒有根本性的差異；而不同之處體現在數據庫和算法方面。幾年前推出的百度識圖(shitu.baidu.com)，只是簡單的尋找相同圖片，實用價值坦白講并不高(最近加強了人臉識別功能)。

而即將應用在手機端的視覺搜索，顯然不想變成一種雞肋。

不同之處首先是縮小了適用范圍。這個產品將通過逐個小類目滲透的方式推進，首先是支持圖書搜索、然后是支持音樂CD……這就是上面提到的數據庫變化。新的方式所要處理的數據規模要小得多，這同時也給算法帶來更多的靈活性。

數據庫越大，對算法的要求就約高。搜索算法主要以兩個緯度衡量：一是效果，二是效率。所謂效果就是準確率和召回率，這兩項關系到搜索質量的好壞；而效率可以理解為單位時間的處理速度，這直接關系到一次查詢所消耗的時間。

實際上更小的數據庫，使得算法效率可以略作犧牲，換取效果的提升。

效果怎么提升？李浩解釋說，一是抽取更多的特征表達，更多特征的好處顯而易見；二是改進索引結構，變一級索引為多級索引，這可以形象的理解為先搜一遍，然后在這個結果上再搜一遍……最后才把結果返回給用戶。

差異大抵如此。

我看到的內部測試版本中，百度移動視覺搜索已經涉及了幾個類目：圖書、音樂CD、娛樂海報、文字識別、翻譯以及開頭提及的：狗。

以iOS平臺為例，正式發布后用戶打開“百度搜索”App，點擊搜索框右側的相機圖標，就能彈出相應的視覺搜索功能菜單。比方想要尋找某一圖書，只需要按照前述過程，對著一本書拍一下，就能獲得這本書的相關信息：包括多個網店的售價。

CD和海報等也是如此。你不必拍全，只拍一部分也能找到想要的結果，甚至斜著拍、倒著拍也不影響搜索結果。這與特征識別的提取有關，機器和人的識別模式顯然不同。產品經理會決定下一步擴展到哪個新的類目。

最容易的擴展方向還是“剛體”。也是說，搜索對象的外型和體積不會輕易發生變化。在這種類目上，就可以啟動機器學習中“非監督”模式，即不需要人工干預、指導機器的學習過程，這種模式顯得又快又輕松。

衣服就是一個剛體反例——很容易發生形變。通過“有監督”的模式，機器能夠學習判斷長袖短袖等衣服類型，然而形變過大必然會影響實際的效果。

其實，開頭提到的狗也是反例。

對于機器怎么在“有監督”模式下學會識別狗，我非常好奇。而過程似乎也比想象中的簡單：不需要人為事先給出狗的特征定義，只需要提供足夠的相關圖片，用以劃上一個大致的識別邊界，機器就會自己找到判定一只狗的方法。

來源：http://tech.sina.com.cn/i/csj/2013-03-22/10488172846.shtml