このトピックでは、E コマース、写真共有Webサイト、繊維産業など、画像検索の利用シナリオについて説明します。

E コマースでの画像検索

オンラインで商品を検索する際のユーザーエクスペリエンスを向上させるために、Alibaba Cloud は画像検索サービスを Pailitao (商品撮影・購入機能) 機能の形で Taobao アプリに統合しています。 2014 年に Pailitao が開始されてから、1 日のユニークビジター数は、1 日あたり数百万から 1,000 万を超えるまでに増加しました。 着実な成長は、オンラインショッピングに画像検索を採用する消費者が増えていることを示しています。 テキストによる検索とは異なり、Pailitao では商品を撮影したり、画像をアップロードして商品を検索できます。 製品を検索するためにテキストによる製品説明を入力する必要はありません。 これにより、オンライン検索の手順が簡素化され、ショッピング体験が向上します。E コマースでの画像検索

写真共有ウェブサイトでの画像検索

多数のユーザーがインターネットやスマートフォンを利用しています。 また、写真共有ウェブサイトや写真ソーシャルネットワークの数も増えています。 ほとんどの場合、これらの Web サイトには、数億または数百億の画像が保存されています。 しかし、ほとんどの Web サイトでは、テキストによる検索のみをサポートしています。 Image Search を利用すると、API を呼び出して画像検索エンジンを構築できます。 画像検索エンジンを使用して、数百億の画像の中から画像を検索できます。 検索の効率とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。写真共有ウェブサイトでの画像検索

繊維産業での画像検索

伝統的な繊維産業では、IoT (モノのインターネット) プラットフォームに画像検索技術を実装しました。 生地の画像検索機能で、入力画像のテクスチャを識別し、類似または同一の生地に関する供給情報を取得できます。 情報の統合、画像認識、ビッグデータの技術が、伝統的な繊維産業を活性化させています。繊維産業での画像検索