Was ist Bilderkennung?
Bilderkennung bezieht sich auf die Fähigkeit einer Technologie, Bilder, Muster, Gesichtszüge oder Text aus Bildern zu identifizieren. Dies wird durch künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und andere fortschrittliche Technologien ermöglicht.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, neuronalen Netzwerken und Algorithmen analysiert die Bilderkennung jeden Aspekt eines Bildes und identifiziert einzigartige oder anderweitig neuartige Bildabschnitte, um sie zu klassifizieren. Dies geschieht, indem jedes Pixel und die Daten, die jedes Pixel enthält, durchlaufen werden. Je größer die Menge der analysierten Daten, desto genauer und ausgefeilter werden die Bilderkennungssysteme.
Heutzutage sind Bilderkennungsmethoden so zugänglich und verbreitet, dass jede Person oder jedes Unternehmen davon profitieren kann. Durch die Implementierung von Bilderkennungssoftware können Unternehmen in allen Branchen die Funktionalität zu ihrem Vorteil nutzen.
Bedenken bei der Bilderkennung
Obwohl es erstaunliche Vorteile und technologische Errungenschaften im Zusammenhang mit der Bilderkennung gibt, bestehen Bedenken hinsichtlich der Erkennungsmuster und -verhalten.
- Eingriff und Mangel an Privatsphäre. Obwohl es Vorteile bei der Bildklassifizierung und Funktionen wie Auto-Tagging gibt, sind viele Menschen besorgt über die Datenschutzimplikationen der schieren Menge an persönlichen Informationen, die Unternehmen aus den Bildern einer Person auf ihren sozialen Netzwerkplattformen und ihren Telefonen extrapolieren können.
- Unfähigkeit, zwischen echten und gefälschten Bildern zu unterscheiden. Da künstliche Bilder und Deepfakes an Popularität und Häufigkeit zunehmen, wird es sowohl für Menschen als auch für Maschinen schwierig, zu bestimmen, was echt und was gefälscht ist.
- Mangel an ausreichenden Daten. Erkennungsmethoden sind nur so gut wie die Daten, die sie haben. Weniger Daten bedeuten ungenaue Klassifizierung und eine Zunahme der Fehlermarge bei der Erkennung und Identifizierung.
Anwendungsfälle und Vorteile der Bilderkennung
Da die verschiedenen Arten der Bilderkennung zahlreich sind, sind es auch die Anwendungsfälle und die Branchen, die von der Technologie profitieren können. Hier sind nur einige gängige Beispiele.
- Blinde, sehbehinderte und sehschwache Personen profitieren von der Nutzung der Bilderkennung online. Klassifizierung und fortschrittlichere künstliche Intelligenz-Technologien generieren automatisch Alternativtexte, die assistiven Technologien helfen, Webseiten und Bildbeschreibungen vorzulesen.
- Gesundheitsunternehmen verwenden Objekterkennung, um potenziell krebsartige oder gefährliche Tumore zu identifizieren.
- Sicherheitsunternehmen nutzen fortschrittliche Haussysteme, die lernen, Gesichter und Figuren zu erkennen, wodurch sie Eindringlinge besser identifizieren können. Einige Systeme schalten sich auch nach Gesichtserkennung aus oder deaktivieren sich.
- Visuelle Suchmaschinen nutzen diese Erkennung und Klassifizierung, um ähnliche oder verwandte Bilder zu finden. Diese Funktionalität ist sehr ähnlich wie die Verwendung einer Suchmaschine, um verwandte Websites und Themen für Begriffe und Phrasen zu sammeln.
- Die Spieleindustrie verwendet Objekterkennung für Übungs-, Tanz- und Sportspiele, indem sie die Umgebung scannt und die Bewegung eines Spielers verfolgt. Dies kommt auch bei virtueller Realität und erweiterter Realität-Spielen und -Geräten zum Einsatz.
- Soziale Medienunternehmen nutzen Objekterkennung und Gesichtserkennung für Funktionen wie das automatische Taggen von Fotos. Einige soziale Medienseiten verwenden auch Alternativtexte, um Bilder zu beschreiben.
- Polizeidienststellen scannen und identifizieren Nummernschilder und andere Formen der Identifizierung mithilfe der Bilderkennung.
Bilderkennung vs. Computer Vision vs. Maschinelles Lernen
Bilderkennung ist die technologische Fähigkeit, Muster, Text und andere Merkmale aus Bildern und Videos zu identifizieren.
Computer Vision ist eine Praxis innerhalb der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, Informationen aus Bildern zu extrahieren. Aus diesen Informationen werden dann Handlungen oder Handlungsempfehlungen abgeleitet.
Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der alle Fähigkeiten umfasst, die Technologie und Computer lernen und ausführen können. Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, nachzubilden, wie Menschen denken und lernen.
Whitney Rudeseal Peet
Whitney Rudeseal Peet is a former freelance writer for G2 and a story- and customer-centered writer, marketer, and strategist. She fully leans into the gig-based world, also working as a voice over artist and book editor. Before going freelance full-time, Whitney worked in content and email marketing for Calendly, Salesforce, and Litmus, among others. When she's not at her desk, you can find her reading a good book, listening to Elton John and Linkin Park, enjoying some craft beer, or planning her next trip to London.
