Bilderkennung: Definition, Funktionsweise und Anwendungsbereiche

Schadensfälle bewerten, Menschen erkennen oder die Produktsuche. Schon heutzutage stellt die Bilderkennung einen Bereich dar, mithilfe dessen die Identifikation verschiedener Gegenstände oder Muster eines Bildes geschieht. Dabei kommt die Bildererkennung in vielen Anwendungen zum Einsatz und hat vielversprechende Vorteile. 

In diesem Artikel erklären wir, was Bilderkennung ist, wie diese funktioniert und welche Anwendungsbereiche bereits bestehen.  

  1. Was ist Bilderkennung? 
  2. Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Bilderkennung? 
  3. Wie funktioniert Bilderkennung? 
  4. In welchen Bereichen kann Bilderkennung angewendet werden? 
  5. Welche Herausforderungen bestehen beim Einsatz von Bilderkennung? 
  6. Welche Eigenschaften spielen bei der Wahl einer Bilderkennungssoftware eine wichtige Rolle? 

Das Wichtigste auf einen Blick: 

  • Bilderkennung ist eine Unterkategorie der Computer Vision und Künstlichen Intelligenz. 
  • Die Bilderkennung befasst sich mit der Segmentierung einzelner Objekte eines Bildes
  • Zudem bietet eine Bilderkennungssoftware die Möglichkeit, Objekte, Orte, Personen und Schriften innerhalb eines Bildes zu identifizieren
  • Zu den Hauptaufgaben der Bilderkennung gehören die Klassifizierung, Markierung, Erkennung und Segmentierung. 
  • Damit Bilderkennung funktioniert sind gewisse Aktionen wie die Extraktion der Pixel eines Bildes, Vorbereitung beschrifteter Bilder zum Training des Modells sowie das eigentliche Training des Modells nötig.  
  • Aufgrund der vielfältigen Aufgaben von Bilderkennung kann diese in unterschiedlichsten Bereichen wie der Medizin, dem Marketing & Vertrieb, Bildung, autonomes Fahren und E-Commerce eingesetzt werden
  • Bei der Wahl der richtigen Software sollten auf Eigenschaften wie die Anpassungsfähigkeit des Tools, Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit sowie dem stetigen Lernen der Software Wert gelegt werden. 

Was ist Bilderkennung?

Objekterkennung durch Computer Vision.
Objekterkennung durch Computer Vision.

Die Bilderkennung ist eine Unterkategorie von Computer Vision sowie Künstlicher Intelligenz, welche sich mit der Fähigkeit von Software zur Erkennung von Objekten, Orten, Personen, Schriften und Aktionen innerhalb von Bildern befasst. 

Bilderkennung ist eng verbunden mit der Mustererkennung sowie Bildverarbeitung und versucht, einzelne Objekte eines Bildes zu segmentieren. Im Anschluss werden diesen eine symbolische Bedeutung zugeordnet. Im Gegensatz zur Musteranalyse trifft man jedoch keine Zusammenhänge zwischen einzelnen Objekten. 

Damit Bilderkennung gelingt, nutzt man unterschiedliche Ressourcen wie Computer, Bildverarbeitungstechnologien, Kameras und Software auf Basis von Künstliche Intelligenz.  

Beim Erkennen vorliegender Bilder lassen sich unterschiedliche Genauigkeitsgrade bestimmen Diese variieren, je nachdem wie viele Informationen eines Bildes vorliegen sollen. Im Rahmen der Bilderkennung lassen sich vier grundlegende Aufgaben nennen. Zu diesen gehören: 

Klassifizierung: Im Rahmen der Klassifizierung geht es um die Identifizierung der Klasse beziehungsweise einer Kategorie in die ein Bild passt. Bei vielen unterschiedlichen Bildern würde das System beispielsweise die vorliegenden Bilder den Kategorien Hund, Auto oder Natur zuteilen.

Markierung: Dieser Aufgabenbereich kann ebenfalls als eine Art Klassifizierungsaufgabe angesehen werden. Hierbei werden jedoch einzelne Bilder mit einer höheren Genauigkeit eingeteilt. Beispielsweise lassen sich mehrere Objekte innerhalb eines Bildes erkennen.

Erkennung: Die Erkennung wird genutzt, um die Lage eines bestimmten Objekts in einem Bild zu lokalisieren. Dazu wird das Objekt zunächst erkannt, worauf anschließend ein Begrenzungsrahmen um das Objekt gelegt wird. Dadurch lässt sich die Lage eines Objekts identifizieren.

Segmentierung: Wie bereits beschrieben unterscheiden sich die Aufgaben je nach Genauigkeitsgrad. Beispielsweise ist im Bereich des autonomen Fahrens eine hohe Genauigkeit bei der Bilderkennung gefragt. Hierbei bietet sich die Segmentierung an. Mithilfe der Segmentierung lässt sich ein Element eines Bildes bis zum nächsten Pixel lokalisieren. 

Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Bilderkennung? 

Möglicherweise haben Sie den Begriff Computer Vision schon einmal gehört und glauben, Bilderkennung und Computer Vision seien das gleiche. Tatsächlich gibt es unter diesen beiden Begriffen einen Unterschied.  

Computer Vision bedeutet, dass ein Computer die menschliche Fähigkeit zu Sehen nachahmt. Dabei ergreift der Computer sämtliche Maßnahmen, um das Auge eines Menschen zu imitieren und gleichermaßen zu sehen. Gelingt dem Computer dies, so kann er beispielsweise einen laufenden Hund oder ein fahrendes Auto auf einer Straße erkennen.  

Im Gegensatz zu Computer Vision befasst sich die Bilderkennung um die Pixel- sowie Musteranalyse eines Bildes, um dieses Bild als ein bestimmtes Objekt deuten zu können. Der Computer analysiert sozusagen ein vorliegendes Bild und kann im Anschluss deuten, was auf diesem Bild zu sehen ist und in welche Kategorie das vorliegende Bild passt.  

Wie funktioniert Bilderkennung? 

Durch einen Algorithmus werden die Teile eines Bildes in einzelne Raster zerteilt.
Durch einen Algorithmus werden die Teile eines Bildes in einzelne Raster zerteilt.

Wie bereits beschrieben ahmt eine Software zur Bilderkennung Prozesse nach, um die Objekte eines Bildes zu erkennen. Trotz der bisherigen technologischen Fortschritte können Systeme zur Bilderkennung dem Menschen bislang nicht das Wasser reichen. Während das Gehirn in der Lage ist, unbewusst und automatisch Neuronen-Impulse zu erzeugen, bestehen Bilder für ein solches System lediglich aus lauter Pixeln, welche wiederum für numerische Werte stehen. Mithilfe von Deep Learning-Algorithmen lassen sich die Eigenschaften eines solches Bildes erkennen und mit bestimmten Schwellwertparamatern vergleichen.  

Wie die Bilderkennung in der Praxis funktioniert, lässt sich in 4 wichtigen Schritten erklären. Zu diesen Schritten gehören:  

Extraktion der Pixelmerkmale eines Bildes

Der allererste Schritt der Bilderkennung befasst sich mit der Zerlegung eines Bildes in einzelne Pixel. Dazu extrahiert man eine große Anzahl von Merkmalen, sogenannte Features, aus einem Bild. Die Pixel eines jeden Bildes werden mit Sätzen oder Zahlen hinterlegt. Der Bereich dieser vorliegenden Zahlen beschreibt die Farbtiefe eines Bildes. Hat ein Bild eine Breite von 800 Pixel und eine Höhe von 600, so liegen 480.000 Pixel vor. Das Bild hätte eine Auflösung von 0,48 Megapixel.  

Vorbereitung beschrifteter Bilder zum Trainieren des Modells 

Im vorherigen Schritt wurde das Bild in Tausende einzelner Merkmale zerlegt. Nun können diese Bestandteile mit den Beschriftungen zum Trainieren des Modells verwendet werden. Innerhalb des Trainings gilt die Devise, dass je mehr beschriftete Bilder vorliegen, desto genauer kann das Model trainiert werden.  

Training des Models

Im dritten Schritt geht es um das eigentliche Training des Modells. Dabei werden die Bilder in ein Netzwerk, welches als riesiger Filter betrachtet werden kann, eingefügt. Vorliegende Bilder werden in die Eingabeseite eingefügt und die Labels in die Ausgabeseite. Ziel ist es, dass das Netz so trainiert wird, dass die Bilder der Eingabeseite mit den Labels der Ausgabeseite übereinstimmen.  

Vorhersage eines neuen Bildes  

Nach dem eigentlichen Training eines Modells kann dieses im weiteren Verlauf zum Erkennen neuer Bilder genutzt werden. Voraussetzung ist natürlich, dass das Modell bis zu diesem Zeitpunkt mit genügend Daten trainiert wurde, um eigenständig neue Bilder korrekterweise zu erkennen.  

In welchen Bereichen kann Bilderkennung angewendet werden? 

Mit entsprechender Bilderkennungssoftware lassen sich sämtliche Geschäftsprozesse automatisieren, wodurch sich die Produktivität eines Unternehmens erhöht. In der Telekommunikationsbranche wird schon heute in gewissen Bereichen wie der Qualitätskontrolle Bilderkennung eingesetzt. Dabei analysiert das System vorliegende Arbeiten wie beispielsweise Installationen eines Technikers und überprüft diese auf möglich Fehler.  

Die Vorteile und Funktionen von Bilderkennung sind jedoch vielfältig. Demnach sind die Bereiche, in denen die Bilderkennung Anwendung findet, ebenfalls sehr ausgeprägt.

Versicherung 

Im Bereich der Versicherung lässt sich Bilderkennung und Künstliche Intelligenz zur selbständigen Interpretation und Bewertung von Schadensbildern nutzen. Neben der Analyse vorliegender Schadensbilder soll ebenfalls eine Prognose der Reparaturkosten ausgesprochen werden. Dadurch erhält das Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, innerhalb weniger Minuten einen Schadensfall zu bearbeiten und freie zeitliche Kapazitäten anderweitig einzusetzen.

Finanzwesen 

Im Finanzbereich setzen Banken zunehmen Bilderkennung zur Gesichtserkennung ein, um die Identität der Kunden zu verifizieren. Sinn und Zweck des Ganzen ist es, die Sicherheit in verschiedenen Prozessen wie beispielsweise bei einer Überweisung zu erhöhen. Zudem lässt sich die Gesichtserkennung auch intern nutzen. Banken können sie zur Kontrolle unterschiedlicher Zugänge innerhalb der Bank nutzen. Somit kommen nur berechtigte Mitarbeiter in bestimmte Bereiche der Bank. Darüber hinaus gibt es mittlerweile schon Banken, welche ihren Kunden die Möglichkeit zur Gesichtserkennung am Geldautomaten beim Abheben von Bargeld bieten.  

E-Commerce 

Mittlerweile ist es in einigen Online-Shops möglich, dass der Kunde lediglich ein Foto des gewünschten Produkts zur Produktsuche hochladen muss. Dadurch muss der Kunde keine langen Voreinstellungen vornehmen, um das gewünschte Produkt zu finden. Diese automatisierte Bilderkennung zur Produktsuche ist bei Online-Händlern wie Amazon, ebay oder Zalando bereits im Einsatz. 

Medizin 

In der Medizin lassen sich bestimmte Verfahren der Bilderkennung und künstlichen Intelligenz zur Erkennung und Diagnose von Krankheitsbildern nutzen. Dazu werden Röntgenbilder und CT-Aufnahmen eines Patienten auf Auffälligkeiten analysiert. Diese Systeme sind jedem guten Mediziner klar voraus. Dies liegt daran, dass sich solche Systeme mit Millionen von Daten anreichern lassen Selbst erfahrene Ärzte sind nicht in der Lage so viele Daten zu sichten und sich diese zu merken. 

Autonomes Fahren 

Heutige Fahrzeuge sind mit einer Vielzahl hochmoderner Fahrerassistenzsysteme ausgestattet. Diese sollen dazu dienen, menschliche Fehler zu minimieren und Autounfälle sowie Kontrollverluste zu vermeiden. Dazu werden ebenfalls unterschiedliche Software wie Bilderkennungstechnologien und Machine Learning-Algorithmen verwendet. Diese ermöglichen es dem Auto, dass es die Umwelt in Echtzeit wahrnehmen und analysieren kann. Ob andere Autos, Fußgänger, Fahrradfahrer oder Verkehrsschilder. All diese Objekte lassen sich dank neuester Technologie erkennen, sodass fahrende Autos immer autonomer werden.  

Bildung

Im Bereich des Bildungswesens kann Bilderkennungssoftware eingesetzt werden, um sämtliche Bildungsprozesse zu verbessern. In Zeiten, in denen Online-Unterricht häufig vorkommt, ist es für Lehrende schwierig, Reaktionen von Schülern oder Studierenden zu erfassen. Neuronale Netzwerke und Bilderkennungssoftware kann dem Lehrpersonal an dieser Stelle dienen, indem sich das Interesse der Schüler identifizieren und mögliche Reaktionen deuten lassen. 

Bilderkennung kann man zudem in vielen weiteren Bereichen nutzen. Dazu gehören vor allem: 

  • Gesichtserkennung 
  • Steuerung autonomer Roboter 
  • Erkennung von abweichendem Verhalten zur Kriminalitätsbekämpfung per Videoüberwachung 
  • Produktsuche 
  • Barcodeerkennung 
  • Schrifterkennung 
  • Messung von Größen- sowie Formen 
  • Überprüfung von Flächen 

Welche Herausforderungen bestehen beim Einsatz von Bilderkennung? 

Damit ein Unternehmen die Vorteile der Bilderkennung nutzen kann, sollte es gewisse Herausforderungen meistern. Zu diesen gehören: 

Ungenaue Werte 

Da es in der realen Welt oftmals vorkommt, dass dem System zugeführt Daten in Form von Bildern in unterschiedliche Richtungen ausgerichtet sind, kann es vorkommen, dass das System aufgrund dieser Abweichungen zu ungenauen Ergebnissen führt. Anders ausgedrückt bedeutet dies, dass das System im Gegensatz zum Menschen nicht verstehen kann, dass die Ausrichtung eines Bildes (links, rechts, oben oder unten) keinen Unterschied macht.  

Wartung der Algorithmen

Um relevante und aussagekräftige Datenergebnisse konstant produzieren zu können, sollten die Algorithmen ständig gewartet und angepasst werden. Da sich Daten und Technologie ständig verändern, sollten diese den neusten Gegebenheiten des Unternehmens entsprechen. Komme neue Verfahren zur Bilderkennung auf den Markt, macht es Sinn, dass sich das Unternehmen möglicherweise diesen Fortschritten anpasst, um den Anforderungen des Marktes gerecht zu werden.  

Verarbeitungszeit 

Je mehr unterschiedliche Kategorien während der Bilderkennung vorliegen, desto länger kann die Bildklassifikation eines solchen Systems dauern. Besteht Zeitdruck bei diversen Projekten, so sollte man die Zeit im Auge behalten. Möglicherweise ist an dieser Stelle nicht jede Software für das Ziel geeignet.  

Möglichkeit der Anpassung 

Um dynamischen Veränderungen entgegenzuwirken, sollte die verwendete Software die Möglichkeit bieten, jederzeitige benutzerdefinierte Einstellungen vorzunehmen. Je nach Branche und Anwendungsbereiche gelten möglicherweise völlig unterschiedliche Eingabemerkmale als wichtig.  

Welche Eigenschaften spielen bei der Wahl einer Bilderkennungssoftware eine wichtige Rolle? 

An allererster Stelle einer guten Bilderkennungssoftware sollte das Kriterium der Genauigkeit stehen. Keine Software dient dem Unternehmen gute Ergebnisse, welche nicht hochpräzise arbeitet. Dennoch gibt es weitere wichtige Aspekte wie etwa: 

  • Stetiges Lernen: Die genutzte Software sollte nicht lediglich einem einzigen Projekt dienen, sondern über einen längeren Zeitpunkt dem Unternehmen gute Ergebnisse liefern. Dazu muss es jedoch anpassungsfähig sein und die Möglichkeit des kontinuierlichen Lernens bieten. Praxisbezogen bedeutet dies, dass das System aus historisch falschen Vorhersagen lernt und somit die Vorhersagequalität zukünftiger Aussagen verbessert.  
     
  • Geschwindigkeit: Ebenfalls sollte die entsprechende Software über eine auszureichende Geschwindigkeit bei möglichen Anpassungen verfügen. Doch nicht nur Anpassungen sollten sich schnell vornehmen lassen können. Ebenfalls sollte die Software je nach Anwendungszweck unterschiedlich schnell agieren können. Im Kundensupport sollte das System möglichweise schneller eine Antwort generieren, als bei internen Prozessen.  
     
  • Anpassungsfähigkeit: Die dynamischen Veränderungen eines Projekts sind manchmal nicht abzusehen. Deshalb spielt die Anpassungsfähigkeit eines Systems eine entscheidende Rolle. Ändern sich die Gegebenheiten, so wird das Tool den zukünftigen Bedürfnissen gerecht.  
     
  • Benutzerfreundlichkeit: Bei der Einrichtung sowie Verwendung einer Bilderkennungssoftware sollte das System in seiner Handhabung einfach zu bedienen sein. Da die meisten Lösungen API-Endpunkte sein werden, sind diese in der Regel relativ einfach einzurichten. 

Fazit 

Bilderkennung wird bereits in unzähligen Bereichen unseres täglichen Lebens mit Erfolg eingesetzt. Dabei ist es vielen Menschen nicht bewusst, dass selbst die alltäglichsten Beispiele wie das Markieren von Freunden in Facebook, Google-Bildsuche per Upload oder das Entsperren des Mobilgeräts per Gesichtserkennung mit dem Bereich Bilderkennung und Künstlicher Intelligenz verbunden sind.  

Durch die fortschreitenden technologischen Verbesserungen wird der Funktionsumfang von Bilderkennung und Computer Vision in Zukunft höchstwahrscheinlich immer größer und auf weitreichende Bereiche unseres Lebens einen Einfluss haben. 

Der Bereich der Bilderkennung ist mit Sicherheit noch lange nicht am Zenit angekommen, sodass In den nächsten Jahren mit interessanten Neuerungen zu rechnen ist.  

Interessiert Sie dieses Thema und haben eine Frage dazu? Kontaktieren Sie mich gerne.  

 

  

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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