图像识别技术改变了可视数据的收集和处理方式，借助专业的服务，充分利用可视数据的真正潜力，对范例进行扩充。

图像识别技术改变了视觉数据的收集和处理方式，它就像科幻电影一样释放想象，更快、实时、准确地检测物体，令人印象深刻的人脸识别机制，以及对增强现实的改进——通过机器学习，图像识别就能实现所有这些功能。

简单地说，机器学习的图像标注为许多企业提供了独特的功能，无论企业处于什么样的垂直行业，从初创公司到跨国公司都在利用图像标注技术解读可视数据的真正价值。以下是一些令人惊叹的图像识别用例：

一、视觉搜索寻找产品。

视觉搜索是图像识别最广泛的应用之一，用户可以使用参考图像来搜索类似的产品。在时装、家装、家具等垂直领域工作的在线商家可以在他们的应用和软件系统上实现基于图像的搜索功能。这样不但可以提高搜索产品的能力，而且可以让用户有流畅的数码购物体验。该系统将根据实际的相似性推荐产品，增加转化率和购物车使用率。

二、社交平台的人脸识别。

人脸是一个比较敏感的领域，但很多平台，都用人脸识别来改善用户体验。当用户输入描述信息时，在上传的照片中的场景和对象就已经用这种技术完成了识别。电脑视觉可以区分面部表情、自然风景、运动、食物等内容。类似地，它也适用于识别不合适或不合适的内容。另外，其他以图像为中心的产品也支持图像识别，用户可以将照片分类为有意义的系列。另外，该技术还可以很好地帮助盲人用户翻译图像信息，从而使企业实现更高的可访问性标准。

三、股票图像网站。

每天，图像识别使股票网站的搜索速度提高了数百万次。内容提供商必须使用合适的关键词来标记大量的视觉资料以供索引，否则股票购买者难以察觉。并且现有的专业图像标注技术可以帮助股票提供方分配最合适的关键词、标签和描述，他们在对视觉内容进行分析后，可以减少处理相关关键词所需的时间。

四、创意活动与互动营销。

广告业与营销机构正在探索图像识别在交互创意活动中的可能性。这为数字营销人员开辟了新的前景，通过关注用户的社会媒体互动，可以了解他们，推荐更符合用户的内容。要想从大量的视觉内容中提取有用的信息，就必须通过机器学习。例如，OCR可以用于确定用户发布的图像中的使用数据。

不仅仅是这样，公司还可以注入更有吸引力的内容来帮助品牌建立更深层的关系。图像识别技术可以识别出视觉品牌状况，以及品牌logo传达给品牌的感觉。通过对图像进行分析，营销人员可以优化广告系列，并提供个性化的服务。

五、增强现实游戏及其应用。

在游戏中，增强现实(AR)与图像识别技术相结合来发挥其优势。开发者可以利用这种技术创造真实的角色和环境，而这些正是创造新体验和用户界面的关键。与此同时，应用该技术与应用内购和地理定位相结合，为关键词广告和脱机业务开辟了道路。

图像识别结合机器学习有可能改变商业模式。在专业的服务下，图像识别技术可以充分发挥视觉数据的潜力，从而扩展实例。它们不但获得了竞争优势，而且能够迅速反应并适应不断变化的市场环境，创造了难得的双赢局面。