KI zur Bilderkennung: Was es ist, wie es funktioniert und Beispiele

Der Mensch besitzt die angeborene Fähigkeit, Objekte, Personen, Tiere und Orte auf Fotos zu unterscheiden und präzise zu identifizieren. Künstliche Intelligenz ist die zugrunde liegende Technologie der Bilderkennung und ermöglicht es Computern, visuelle Daten zu analysieren und zu interpretieren. Computer sind jedoch nicht in der Lage, Bilder zu klassifizieren. Sie können jedoch mithilfe von Computer-Vision-Anwendungen und Bilderkennungstechnologie darauf trainiert werden, visuelle Informationen zu interpretieren.

Als Ableger von KI und Computer Vision kombiniert die Bilderkennung Deep-Learning-Techniken, um viele Anwendungsfälle in der realen Welt zu unterstützen. Um die Welt präzise wahrzunehmen, ist KI auf Computer Vision angewiesen. Visuelle Erkennung ist ein umfassenderer technologischer Prozess, der es Computern ermöglicht, digitale Bilder und visuelle Inhalte zu interpretieren und so erweiterte Analysen und ein besseres Verständnis in verschiedenen Anwendungen zu ermöglichen.

Ohne Bilderkennungstechnologie kann ein Computer-Vision-Modell weder Objekte erkennen, identifizieren noch klassifizieren. Daher muss eine KI-basierte Bilderkennungssoftware Bilder dekodieren und prädiktive Analysen durchführen können. Zu diesem Zweck werden KI-Modelle mit umfangreichen Datensätzen trainiert, um präzise Vorhersagen zu ermöglichen. Diese Datensätze stammen meist aus einem frei verfügbaren Computer-Vision-Datenkatalog, der Objekte, Gesichter und Szenen umfasst.

Laut Fortune Business Insights wurde der globale Markt für Bilderkennungstechnologie im Jahr 2019 auf 23.8 Milliarden US-Dollar geschätzt. Bis 2027 soll dieser Wert auf 86.3 Milliarden US-Dollar ansteigen , was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 17.6 % entspricht. Branchenführer treiben die Einführung von visueller KI und Computer-Vision-Technologie in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem E-Commerce und der Entwicklung autonomer Fahrzeuge voran und beschleunigen so das Marktwachstum.

Was ist Bilderkennung?

Die Bilderkennung nutzt Technologien und Techniken, die Computern helfen, interessante Elemente in einem Bild zu identifizieren, zu kennzeichnen und zu klassifizieren. Die Technologie erkennt wichtige Merkmale und visuelle Merkmale in Bildern, die für eine präzise inhaltsbasierte Bildsuche und -erkennung unerlässlich sind.

Während Menschen Bilder problemlos verarbeiten und Objekte darin klassifizieren können, ist dies für Maschinen ohne entsprechendes Training nicht möglich. Deep-Learning-Modelle werden darauf trainiert, Bilder zu analysieren, indem sie diese Schlüsselmerkmale und visuellen Merkmale extrahieren und interpretieren. Das Ergebnis der Bilderkennung ist die präzise Identifizierung und Klassifizierung erkannter Objekte in verschiedene vorgegebene Kategorien mithilfe der Deep-Learning-Technologie.

Wie funktioniert die KI-Bilderkennung?

Wie interpretieren Menschen visuelle Informationen?

Unsere natürlichen neuronalen Netzwerke helfen uns, Bilder basierend auf unseren Erfahrungen, unserem erlernten Wissen und unserer Intuition zu erkennen, zu klassifizieren und zu interpretieren. Ähnlich unterstützt ein künstliches neuronales Netzwerk Maschinen bei der Identifizierung und Klassifizierung von Bildern. Allerdings müssen diese zunächst trainiert werden, um Objekte in einem Bild zu erkennen.

Die effektive Datenerfassung und die Vorbereitung hochwertiger, beschrifteter Bilder sind wesentliche Schritte für das Training von KI-Modellen zur genauen Erkennung und Klassifizierung von Bildern.

Damit die Objekterkennung funktioniert, muss das Modell zunächst mithilfe von Deep-Learning-Methoden anhand verschiedener Bilddatensätze trainiert werden. Für ein robustes Modelllernen ist die Verwendung unterschiedlicher Trainingsdatensätze und eine sorgfältige Bildbeschriftung wichtig. Dies verbessert die Generalisierung des Modells und die Genauigkeit.

Im Gegensatz zu ML, wo die Eingabedaten mithilfe von Algorithmen analysiert werden, verwendet Deep Learning ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk. Es gibt drei Arten von Schichten: Eingabe, verborgen und Ausgabe. 

• Eingabeebene: Empfängt die anfänglichen Bilddaten (Pixel).
• Versteckte Ebene(n): Verarbeitet die Informationen in mehreren Schritten und extrahiert Merkmale.
• Ausgabeschicht: Generiert das endgültige Klassifizierungs- oder Identifizierungsergebnis.

Da die Schichten miteinander verbunden sind, hängt jede Schicht von den Ergebnissen der vorherigen Schicht ab. Daher ist ein riesiger Datensatz unerlässlich, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, damit das Deep-Learning-System den menschlichen Denkprozess nachahmen und weiter lernen kann.

[Lesen Sie auch: Der vollständige Leitfaden zur Bildannotation ]

Wie wird die KI darauf trainiert, das Bild zu erkennen?

Ein Computer sieht und verarbeitet Bilder ganz anders als der Mensch. Für einen Computer ist ein Bild lediglich eine Ansammlung von Pixeln – entweder als Vektorbild oder als Rasterbild. In Rasterbildern ist jedes Pixel gitterförmig angeordnet, während es in einem Vektorbild als Polygone unterschiedlicher Farbe dargestellt wird. Für spezifische Bilderkennungsaufgaben können Benutzer ein benutzerdefiniertes Modell nutzen oder sogar ein eigenes Modell trainieren. Dies ermöglicht mehr Flexibilität und Genauigkeit, wenn Standardmodelle nicht ausreichen.

Bei der Datenorganisation wird jedes Bild kategorisiert und physikalische Merkmale extrahiert. Abschließend wird die geometrische Kodierung in Beschriftungen umgewandelt, die die Bilder beschreiben. Diese Phase – das Sammeln, Organisieren, Beschriften und Kommentieren von Bildern – ist entscheidend für die Leistung der Computer-Vision-Modelle. Bildbeschriftung und Bildidentifikation sind entscheidend für Erkennungs- und Objekterkennungsaufgaben und stellen sicher, dass Modelle Objekte in Bildern präzise kategorisieren und lokalisieren können.

Sobald die Deep-Learning-Datensätze präzise entwickelt sind, zeichnen Bilderkennungsalgorithmen Muster aus den Bildern. Die Bilderkennung umfasst die Lokalisierung von Objekten innerhalb eines Bildes mithilfe eines oder mehrerer Begrenzungsrahmen. Dies unterstützt die Bildanalyse, Fotoerkennung und Bildbearbeitung durch die Bereitstellung räumlicher Informationen über erkannte Objekte.

Diese Prozesse tragen zu einer verbesserten Genauigkeit bei und verbessern das Benutzererlebnis bei Bilderkennungsanwendungen.

Gesichtserkennung:

Die KI wird darauf trainiert, Gesichter zu erkennen, indem sie die Gesichtszüge einer Person abbildet und eine Gesichtsanalyse zur Erkennung von Identität, Emotionen und demografischen Merkmalen durchführt. Anschließend vergleicht sie diese mit Bildern in der Deep-Learning-Datenbank, um eine Übereinstimmung zu finden.

Gesichtserkennung wird in intelligenten Geräten und Sicherheitssystemen häufig zur Identitätsüberprüfung und Zugangskontrolle verwendet.

Moderne Systeme nutzen Video-Feeds von Digitalkameras und Webcams, um eine Gesichtserkennung und -analyse in Echtzeit zu ermöglichen.

Objektidentifikation:

Die Bilderkennungstechnologie hilft dabei, interessante Objekte in einem ausgewählten Bildausschnitt zu erkennen und zu klassifizieren. In der Industrie wird die Objekterkennung zur Automatisierung und Qualitätskontrolle eingesetzt und ermöglicht es Robotern, Objekte effizient zu scannen, zu entnehmen und zu sortieren. Die visuelle Suche identifiziert zunächst Objekte in einem Bild und vergleicht sie mit Bildern aus dem Internet. Auch Sicherheitskameras nutzen die Objekterkennung für Echtzeitüberwachung und Bedrohungserkennung.

Texterkennung:

Das Bilderkennungssystem hilft auch dabei, Text aus Bildern zu erkennen und ihn mittels optischer Zeichenerkennung in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. Eine Bilderkennungs-App kann Texterkennung als Kernfunktion enthalten, sodass Benutzer Textinformationen aus Fotos oder gescannten Dokumenten extrahieren und verarbeiten können.

Die Bedeutung der professionellen Bildannotation in der KI-Entwicklung

Das Markieren und Beschriften von Daten ist ein zeitintensiver Prozess, der erheblichen menschlichen Aufwand erfordert. Diese beschrifteten Daten sind entscheidend, da sie die Grundlage für die Fähigkeit Ihres Machine-Learning-Algorithmus bilden, die menschliche visuelle Wahrnehmung zu verstehen und zu replizieren. Hochwertige Annotationen sind besonders wichtig für Bilderkennungslösungen, die präzise beschriftete Daten benötigen, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Obwohl einige KI-Bilderkennungsmodelle mithilfe von unüberwachtem maschinellem Lernen ohne beschriftete Daten auskommen, weisen sie oft erhebliche Einschränkungen auf. Um einen Bilderkennungsalgorithmus zu entwickeln, der genaue und differenzierte Vorhersagen liefert, ist die Zusammenarbeit mit Experten für Bildannotation unerlässlich.

In der KI umfasst die Datenannotation die sorgfältige Beschriftung eines Datensatzes – oft mit Tausenden von Bildern – durch die Zuweisung aussagekräftiger Tags oder die Kategorisierung jedes Bildes in eine bestimmte Klasse. Den meisten Unternehmen, die Software und Machine-Learning-Modelle entwickeln, fehlen die Ressourcen und die Zeit, diese akribische Aufgabe intern zu bewältigen. Das Outsourcing dieser Arbeit ist eine intelligente und kostengünstige Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, die Arbeit effizient zu erledigen, ohne ein eigenes Beschriftungsteam schulen und unterhalten zu müssen. Annotierte Daten lassen sich zudem nahtlos in bestehende Systeme integrieren, was deren Funktionalität erweitert und den effizienten Einsatz von KI-Lösungen unterstützt.

Eine genaue Annotation unterstützt nicht nur das Modelltraining, sondern ermöglicht es KI-Systemen auch, visuelle Eingaben zu verarbeiten und visuelle Inhalte in verschiedenen Anwendungen zu analysieren, einschließlich der Filterung unangemessener Bilder zur Inhaltsmoderation und Verbesserung des Benutzererlebnisses.

Herausforderungen bei der KI-Bilderkennung

• Schlechte Datenqualität: Modelle benötigen große und vielfältige Datensätze. Ohne ausreichende Vielfalt können Vorhersagen verzerrt oder ungenau sein.
• Komplexität in der realen Welt: Beleuchtung, Winkel und unübersichtliche Hintergründe erschweren es der KI, Objekte genau zu identifizieren.
• Zeitaufwändige Annotation: Das Beschriften von Bildern für das Training ist langsam und kostspielig, aber für genaue Modelle unerlässlich.
• Begrenzte Flexibilität: KI-Modelle, die für eine Aufgabe trainiert wurden, haben oft Schwierigkeiten, sich an neue Anwendungen anzupassen.
• Datenschutzprobleme: Bedenken hinsichtlich eines Missbrauchs, etwa zur Überwachung und Gesichtserkennung, werfen ethische Fragen auf.
• Sicherheitsrisiken: Kleine Änderungen an Bildern können KI-Systeme austricksen und zu falschen Ergebnissen führen.
• Hohe Kosten: Das Trainieren von KI erfordert leistungsstarke Hardware und viel Energie, was teuer sein kann.
• Mangelnde Transparenz: KI-Modelle funktionieren oft wie „Black Boxes“, was es schwierig macht, ihre Entscheidungen zu verstehen.