TuDaYing:图答应微信视觉搜索应用是一家基于微信的视觉搜索服务提供商，为微信公共号提供图片识别和搜索服务。拍照上传即获相应消息回复，图答应依靠视觉搜索服务企业微信营销。

与 PC 端的搜索行为不同，移动搜索与生活场景的结合更加紧密，这要求场景输入的一切信息，包括文字、声音、位置、关系、图像等都可以成为你的检索关键词。在文字搜索、位置搜索甚至语音搜索都已经有较成熟产品占位的前提下，视觉搜索或许可以成为创业公司的下一个切入点。

图答应自身运营着一个演示账号（可搜索微信公共号hiscene），用户可以通过拍照或上传本地图片，获取与图片内容相关的反馈。当你逛实体书店时想要了解某本书的详细信息，可以把图书封面直接拍下发给图答应或其合作账号，系统会将评论页面和网购入口集中返回，而无需分别在豆瓣和当当进行多次操作。

图答应目前可支持对图书、海报、CD 等类目的搜索。据介绍，该服务可以接入包括电商、媒体在内的各类公共数据库（例如书评来自豆瓣，购买链接来自亚马逊），合作伙伴可以导入私有数据并且未来将对个人数据库开放。

根据图答应团队的公开资料，其所拥有的图像识别算法最少只需 60% 的幅面（无需拍下整张图片）和 20k 数据即可识别出对象，在技术上有一定优势。我简单测试过，图答应对电影海报、图书的识别率较高，十次测试均成功返回结果。而对 CD 的测试则不尽如人意，十次中有两次无响应，反复实验下排除网络原因，推测可能与 CD 样本库不完善有关。图片 360 度任意旋转不会明显降低准确率，但将图片作镜像翻转后则不能识别。

排除如光照、镜头成像质量、拍照姿势等外在因素，对搜索精确度（也可以叫查准率）这一指标影响最大的是使用者的结果预期。使用偏娱乐的应用时（如猜明星脸之类），用户对精度的要求一般会比工具型应用低。再如以图搜衣服，用户只要找到差不多的衣服就可以，并不一定要求严格的同款。而对增强现实应用，这个识别精度要求一般高得多，当用户用手机对准奔驰车时，不能容忍在屏幕上显示一个宝马。