新しい
Modistaオンラインストアは、数百の小売業者から商品のサンプルを収集し、
それらを単一のデータベースに格納
します（靴、時計、ハンドバッグ、メガネの4つのカテゴリの163,000製品）。 次に、このベースで、自己学習要素を備えた画像認識エンジンが起動されます。
購入の検索は、ビジュアルインターフェースのみで実行されます。 最も好きな製品をクリックします-新しいテンプレート用にテーブルが再構築されます。 水平-形状の類似性、垂直-色の類似性。
将来、同様のインターフェイスがオンラインストアの標準要素になると想定できます。
もちろん、これはこの種の最初のプロジェクトではありません。 近年、同様の製品検索エンジンがいくつか発売されました。 最も有名なのは
Like.comで、スタイル、色、ブランド、素材を手動で選択し、リストから特定のオンラインストアのサイトを選択することで、視覚的な検索結果をフィルタリングできます。 さらに、画像認識エンジンを設定するフラグメントを製品の写真に手動で指定できます。 スクリーンショットは、フラグメントを選択する方法を示しています。
または、もう1つの興味深い
Browse Goodsプロジェクトです。 これは、すべての製品の視覚的な分類子であり、Googleマップのスタイルにズームします。 確かに、ここにはパターン認識はありませんが、これはその美的価値を損なうものではありません。
ショッピング用の他の視覚的インターフェースへのリンクは次のとおりです。
アマゾンウィンドウショップZoomii Visual AmazonストアAmazonブックマップアマゾンの地図あまずのでOskope Amazon情報グラフViewziブックビューVizzlショッピングエンジンブラックドッグエア音楽プラズマ （音楽検索）
いくつかのプロジェクトが存在しなくなった場合、説明とスクリーンショットは
こちらにあります 。