相對其他限定場景OCR應用相比，阿里媽媽要處理的創(chuàng)意圖片和商品圖片上的文字字體、色彩更加多樣，文字布局更加靈活，背景包括各種商品、布景或自然場景，蘊含各種復雜紋理，給識別問題帶來了更大的挑戰(zhàn)。
蓋坤介紹，在技術路線上，相比于傳統方法，拋棄了圖像預處理、字符分割等流程，采用了多個深度神經網絡和語言模型相結合的方法來組成完整的OCR系統。針對復雜的場景信息，將LSTM（長短時記憶）技術成功應用到建模中去，大大提高識別的準確率。
據悉，現在基于OCR文字識別實時審核已覆蓋整個阿里媽媽業(yè)務，每天處理圖片近千萬張，自動反饋疑似違規(guī)圖片準確率達95%以上；同時將圖文審核風險發(fā)現時間從“天”降低到“秒”級。數據顯示，2015年阿里媽媽累計屏蔽了4600萬條惡意推廣，有效凈化了互聯網營銷環(huán)境。
除OCR過濾惡意推廣以外，計算機視覺技術在阿里巴巴集團內部已經獲得廣泛使用，比如手淘的“拍立淘”產品，通過手機拍照即可搜索相似商品，2015年雙11當天，千萬消費者使用了“拍立淘”功能，創(chuàng)造了超過數千萬元的銷售額。另外，在商品圖片版權保護、鑒黃等場景也都引入了計算機視覺技術。
