图像识别技术改变了可视数据的汇集以及处理方式，犹如科幻电影一样放飞人们的想象力，在保证准确性的情况下更快地实时检测对象，令人印象深刻的人脸识别机制，以及改进的增强现实——借助机器学习，图像识别可以实现所有这些功能。

简而言之，机器学习的图像标注为大量企业带来了独特的功能，不论企业处于何种垂直行业，从初创公司到跨国公司都在用图像标注技术解码可视数据的真实价值。下面就来看一些惊艳的图像识别用例：

1.视觉搜索寻找产品

图像识别的最广泛应用之一是视觉搜索，用户能够利用参考图像搜索相似的产品。从事时尚、家装、家具等垂直行业的在线商家可以在其应用程序和软件系统中实现基于图像的搜索功能。这不仅能够提高寻找产品的能力，还能够让用户拥有流畅的数字购物体验。系统会根据实际相似度推荐产品，并提高转化率和购物车使用率。

2.社交平台人脸识别

虽然人脸是别是一个比较敏感的领域，但是很多平台包括脸书、Instagram、Snapchat等都使用了人脸识别以改善用户体验。在用户输入描述的之前，所上传的照片内场景和对象就已经被这项技术完成了识别。计算机视觉能够区分面部表情、自然景观、运动、食物等内容。同样，它也适用于识别不适当或者令人反感的内容。此外，其他以图像为中心的产品（包括苹果的照片流和谷歌相册）也都支持图像识别，用户可以将照片分类成有意义的系列。同时这项技术也能够很好的帮助盲人用户翻译图像信息，从而使公司能够实现更高的可访问性标准。

3.股票图片网站

图像识别加快了每天多达数百万次的股票网站的搜索速度。内容提供者必须使用适当的关键字来标记大量的视觉材料以便索引，否则股票买家很难发现它们。而目前专业的图像标注技术就能够帮助股票提供方分配最合适的相应关键词、标签和描述，他们同时也能在分析视觉内容后提出相关关键词从而减少处理视觉材料所需要的时间。

4.创意活动和互动营销

广告和市场营销机构正在探索用于交互式和创造性活动的图像识别的可能性。它为数字营销者开辟了新的前景，能够通过关注用户的社交媒体互动来了解他们并推荐更贴合用户的内容。只有通过机器学习才能够从海量的视觉内容中提取到有用的信息。比如可以使用OCR来确定用户发布的图像中的使用数据。

不仅如此，企业还能注入更加引人入胜的内容以帮助品牌建立更深层次的关系。例如图像识别技术可以识别视觉品牌情况以及对品牌和品牌logo所传达的感情。根据分析图像后收集的信息，营销人员可以优化广告系列并提供个性化服务。

5.增强现实游戏及其应用

游戏领域将增强现实（AR）和图像识别技术结合起来以发挥优势。开发人员通过这项技术来创建实景人物和环境，而这正是创造新体验和用户界面的关键点。同时这项技术与应用内购和地理定位的结合为关键字广告和脱机业务开拓了前路。

总结

与机器学习相结合的图像识别具有改变商业的潜力。借助专业服务，图像识别能够充分利用可视数据的真正潜力，从而扩展范例。他们不仅获得了竞争优势，而且能够快速响应和适应不断变化的市场环境，从而促成了一个罕见的双赢案例。

来源：数据观