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　　近日，微软也更新了自己的牛津项目（Project Oxford）。实际上，Project Oxford是一个让开发者通过旗下的Azure云平台，使用微软人工智能系统的工具包。

　　据了解，Project Oxford工具包能够支持包括口语、视频以及其他媒体在内的人工智能应用。但与这些相比，其最强大的功能要属牛津项目现在支持开发者通过牛津人脸应用平台接口项目（ Project Oxford Face API），检测照片中的人物表情。

　　例如用Project Oxford处理上图的五个人组成照片，Project Oxford可以识别照片中的人脸以及每个人的表情，或快乐或愤怒或者焦虑等等。不得不说，该项功能创造了一个全新的高度，让人工智能像人类一样“解读”图片。

　　巧合的是，Pinterest也在近期发部了自己全新的图片搜索功能“Visual Search”，帮助用户发现更多的信息，甚至帮助他们购买在固定照片中找到的产品。该功能以伯克利视觉和学习中心的深度学习人工智能为基础。

　　用户在Pinterest页面看中的图片中，来回拖动一个盒状标识以选中自己心仪的物体。随后，搜索工具会找到具有相似图案与颜色的类似产品，系统将最匹配的结果链接到购买按钮上，点击这里就能购买该产品。这点倒是与淘宝中的“查找相似款”有些类似，只不过Pinterest是通过图片。

　　最后，再来说说Deepomatic。Deepomatic网站开发了一个服务型的智能搜索引擎，可以识别图片中的各类商品数据。Deepomatic不仅可以为用户找到相匹配的颜色、图案以及其它数据，还能识别出图片中的物品，将该物品与一个全面的时尚产品数据库进行匹配。

　　对此，Deepomatic网站表示，该技术是模拟了人类大脑接收视觉信息的方式，并将这种方式用来理解各种概念。

　　实际上，这仅仅是人工智能从文字层面迈向图片识别的一个开始。通过API，开源程序以及服务化处理让人工智能识别图片能够成为实现。要知道，若想真正做到模拟人类，人工智能即计算机必须拥有自己的视觉。