看似簡單的應(yīng)用，背后包含了復(fù)雜的技術(shù)。對于戶外環(huán)境中建筑、店面的識別，一直是計算機視覺的難點。如何讓計算機看清楚，看得準？即使戶外的光線千變?nèi)f化，即使環(huán)境中存在眾多干擾因素？

帶著這些問題，硅谷密探連線了Alice Who的開發(fā)者，以色列創(chuàng)新公司Fringefy的聯(lián)合創(chuàng)始人Assif Ziv，請他介紹了Fringefy在計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)情況，以及Fringefy的愿景和方向。

 

獨辟蹊徑的計算機視覺技術(shù)

計算機視覺（Computer Vision）是近年來大家談的較多的話題。無人駕駛汽車、無人機等產(chǎn)品漸漸進入大眾視野，如何讓機器能夠像人一樣，有看見、辨識周圍環(huán)境的能力，成為這些產(chǎn)品成功的關(guān)鍵。

隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，人們開發(fā)了不同的手段來幫助機器“看見”物體。大部分技術(shù)是基于同一基礎(chǔ)的，那就是點狀云（Point Cloud）。通過3D掃描物體，構(gòu)建點狀云，然后用點狀云訓(xùn)練機器的算法，讓機器能夠辨識出這個物體。

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但是，這種標(biāo)準的技術(shù)，在室內(nèi)適用，識別物體、人臉都很給力，卻不擅長識別戶外建筑。在戶外，隨著光線的變化，不但建筑反光的顏色和強度會變化，陰影會變化；此外，建筑物周圍的行人、?？康能囕v，也會影響機器對其的識別。

舉個例子，我們在上午10點拍攝的咖啡的圖像，與下午4點再次拍攝的圖像，對于機器識別來講，可能是完全不同的兩個場景。并且，建筑物的體積較大，人通常并不能拍到其全貌。這也給機器識別帶來了挑戰(zhàn)。

而Fringefy的計算機視覺技術(shù)主要集中于應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。Fringefy所開發(fā)的算法，專注于把握建筑的幾何形狀，而非整體和細節(jié)。也就是說，通過把握建筑的門、窗及主要結(jié)構(gòu)，避開光線和干擾物的影響。

Azzif的團隊已經(jīng)專注開發(fā)這個技術(shù)兩年，并在美國申請了專利，成為同一領(lǐng)域的最前沿的公司。

首先，他們的商業(yè)模式是什么？

其實，“Alice Who”APP只是Fringefy推出的一款展示用APP。Fringefy真正的商業(yè)模式，是通過提供API或SDK為客戶提供服務(wù)。

目前，F(xiàn)ringefy的目標(biāo)客戶包含三類。

第一類是地區(qū)搜索引擎，如Yelp、大眾點評、Trip Advisor等，讓這些搜索引擎的用戶，能夠非常簡便的用手機攝像頭識別周圍環(huán)境，提供不一樣的搜索體驗。

Fringefy的第二類目標(biāo)客戶是品牌和公司，這些公司希望通過分析其用戶在社交媒體上發(fā)布的照片的地理位置，來獲得商業(yè)洞察。例如，這些公司的用戶，通過社交媒體發(fā)布了自己的照片，但并沒有注明拍攝地址。Fringefy可以幫助客戶分析這個圖片，告訴客戶，這是什么地方，從而幫助客戶分析其用戶的行為模式和喜好。

而第三類，當(dāng)然是國防和安全行業(yè)了。以色列政府目前也是Fringefy的合作伙伴之一。

Azzif告訴硅谷密探，F(xiàn)ringefy成立到現(xiàn)在，盈利模式也經(jīng)歷了多個變化。最先是希望通過授權(quán)技術(shù)給客戶來盈利，例如收取年度授權(quán)費用。后來，逐漸轉(zhuǎn)向提供API，基于客戶所消費的圖像分析服務(wù)的數(shù)量和需求來收費。

如何快速準確地進行圖片識別？

通常，F(xiàn)ringefy會把用戶通過手機攝像頭捕捉到的圖像，與數(shù)據(jù)庫中的圖像進行比較、匹配。那么，如何將一個圖像，與云上的成千上萬張圖像比較， 并且快速、精準？背后的兩個關(guān)鍵詞是：數(shù)據(jù)庫和標(biāo)簽策略。

Fringefy的數(shù)據(jù)庫來源分為兩類。對于一些客戶，例如國防安全類的，客戶會負責(zé)提供圖像數(shù)據(jù)庫。但是Fringefy也能夠自己抓取公開網(wǎng)絡(luò)上的圖像，快速形成圖像數(shù)據(jù)庫，例如，Yelp，Trip Advisor等網(wǎng)站上，有用戶上傳的大量圖片，包含了建筑外觀，并有相應(yīng)的地點信息。

在制作“Alice Who”APP時，F(xiàn)ringefy建立了整個舊金山的商業(yè)類建筑的數(shù)據(jù)庫，包括所有的餐廳、酒吧等，只用了2到3天的時間。目前，這個公開網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取的能力，還不是全自動的。Fringefy的下一步，就是研發(fā)能全自動的從浩瀚的網(wǎng)頁上抓取圖像，形成數(shù)據(jù)庫的解決方案。

不過，如果每次都要將一個圖像與云上的成千上萬張圖像比較、匹配，可能會減緩識別的速度。所以Fringefy配合使用了標(biāo)簽（signature）策略，讓計算機算法根據(jù)某類標(biāo)簽，先進行預(yù)篩選，然后再匹配識別，以配合現(xiàn)有的電腦處理的條件。

例如，地址可以作為一種標(biāo)簽。當(dāng)用戶在某一個地點用攝像頭捕捉圖像時，用戶的手機會上傳地理位置信息。Fringefy就能根據(jù)這個地理位置信息，先篩選出數(shù)據(jù)庫里附近的建筑的圖像，再與用戶手機捕捉到的圖像進行匹配，從而更快、更準的得到結(jié)果。

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