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图像识别与时尚产业融合 再也不担心找不到衣服

7月18日,Syte.ai获得了由韩国创投机构NHN Investment领投,North Base Media,KDC Ventures,Remagine Ventures,Magma Venture Partners,LINE Corporation,Naver Corporation跟投的共计800万美元的A轮投资。这次的融资将帮助Syte.ai扩大在美国的市场,并签下一些知名的设计师和零售商。

Syte.ai是一家致力于将AI图像识别技术和时尚产业结合的公司。联合创始人兼首席营销官Lihi Pinto Fryman曾效力于一家伦敦的投行,2014年的一天,她在伦敦街头看到了一件非常满意的衣裳,然而她确发现自己无法通过任何方式找到这件衣服或者类似于这件衣服的产品。发现了这个痛点的Fryman找到了Dr. Helge Voss和Idan Pinto,开始致力于开发出更好的图像识别搜索引擎,并将其运用在时尚产业上。并在2015年5月成立了Syte.ai平台。

Syte.ai团队在过去的三年当中一直在研究图像识别的深度算法。和别的图像识别算法有所不同的是,Syte.ai一直以来只关注时尚这一垂直领域。Fryman表示,他们之所以只关注时尚领域是因为时尚产品的图像识别壁垒非常高,同样的衣服在不同的环境下会呈现出不同的状态,让计算机做出识别本身就是一件非常困难的事情。

然而Syte.ai这三年的研究是有成果的,NHN Investment合伙人Woo Kim表示,他们之前看过的许多所谓的“新世代”图像搜索方案都差强人意,然而Syte.ai的机器学习方法却使图像识别技术有了突破性的创新。

根据IHL Group的研究显示,每年零售商们因为无法提供售罄商品的相似替代品而造成的损失有6341亿美元。Syte.ai的图像识别技术可以很好地解决这个痛点。

在Syte.ai平台上,用户可以移动光标到时装图片上来识别和图片上物品相似的商品。对于平台上的广告发布人(包括时尚杂志和博客),Syte.ai则会显示其商品的线下商店位置和价格,吸引用户点击浏览。Syte.ai目前通过与平台上的广告发布人分成和向网店收费的形式盈利。

中国的图像识别技术近几年发展迅速,在2017年的纽约时装周上,腾讯优图通过AI图像识别技术分析了95后的着装风格。

近几年美国涌出了许多时尚电商品牌,如大部分时尚电商是像ShopBop这样的设计师品牌的直销网站,也有ASOS、BooHoo这样专注于快时尚的电商品牌,还有像Polyvore这样通过网络社区内容导购的平台。但像Syte.ai这样将图像识别技术,机器学习技术与时尚结合的电商目前并不多见。

目前Syte.ai共进行过3轮共计1010万美元的融资。

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