Mit Künstlicher Intelligenz gegen die digitale Bilderflut

In wenigen Bereichen des Alltags hat sich die digitale Revolution vergleichbar rasant bemerkbar gemacht, wie in der Fotografie. Mit der Verbreitung digitaler Kameras und vor allen Dingen der Smartphone-Kamera wurde eine zuvor vorwiegend von Profis und Enthusiasten betriebene Kunst zum alltäglichen Zeitvertreib. Heute entstehen laut einer Bitkom Untersuchung pro Jahr mehr als eine Billion neuer digitaler Fotografien.

Trotz stetig steigernder Auflösung und mit ihr verbundener Dateigröße bleiben diese Fotos oft dauerhaft gespeichert. Eine heute bereits alltägliche Festplatte mit einem Terrabyte Kapazität bietet Platz für rund 250.000 Fotos mit einer Auflösung von 12 Megapixeln – Tendenz rasant steigend.

Babylonische Verhältnisse

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte – die beschriebene Bilderflut hingegen macht die meisten Fotografen früher oder später sprachlos. Ein Foto erfüllt unterschiedlichste Funktionen. Es kann künstlerischer Ausdruck und zeitlose Erinnerung sein oder professionell illustrieren, indem es Informationen und Emotionen transportiert. Die vermeintlich simple Voraussetzung für all dies ist jedoch, dass es auffindbar bleibt. Das Blättern durch ein Fotoalbum ist ein unterhaltsamer Zeitvertreib und eine Reise in die Vergangenheit. Um sinnvoll und professionell mit großen Mengen an Bildern zu arbeiten, ist ein Ordnungssystem jedoch unverzichtbar.

Mit der Digitalisierung der Fotografie sind zahlreiche Methoden entstanden, Bilder zu katalogisieren: Neben der aufwendigen Vergabe individueller Dateinamen bieten von Digitalkameras automatisch erzeugte Metadaten eine einfache Möglichkeit, Bilder zuzuordnen und wiederzufinden. Exif-Daten (Exchangeable Image File Format) enthalten grundlegende Informationen wie den genauen Zeitpunkt der Aufnahme, Details der gewählten Kameraeinstellung und, vorausgesetzt die Kamera verfügt über die erforderlichen Sensoren, die geografischen Koordinaten der Aufnahme. Angaben zum Bildinhalt können auf diese Weise jedoch nicht erfasst werden. Entsprechend waren Profis bisher gezwungen, Bilder nach ihrem Inhalt manuell zu analysieren und Informationen als gesonderte IPTC-Daten (International Press Telecommunication Council) zu erfassen.

Ein bestimmtes Bild oder eine Auswahl von Bildern mit bestimmten Inhaltsmerkmalen zu finden, ist auf diese Weise bei tausenden Bildern kaum sinnvoll möglich, auf jeden Fall aber mit enormem Aufwand verbunden.

Effizienz als Frage der (Künstlichen) Intelligenz

Seit den Kindertagen der Künstlichen Intelligenz in den 1950er Jahren haben sich unterschiedliche Teilbereiche in Technologie und Forschung etabliert. In der Kombination aus den Disziplinen Mustererkennung und maschinelles Lernen sind in den frühen 2000er Jahren aus der Theorie konkrete Methoden der automatisierten Bilderkennung entstanden. Die Aufgabenstellung hierbei lautete, Bildinhalte zu erkennen und digitale Bilddateien nach dargestellten Objekten zu kategorisieren. Die Genauigkeit der Zuordnung soll sich dabei mit der Zahl identifizierter Bilder selbständig kontinuierlich verbessern.

Einer breiten Öffentlichkeit bekannt geworden sind die Fortschritte dieser Technologie im Bereich der automatisierten Gesichtserkennung. Seit Beginn des Jahrtausends wird diese in Zusammenhang mit einer Nutzung zur Gefahrenabwehr und als Hilfsmittel der Fahndung durch Polizeibehörden in den Bundesländern immer wieder kontrovers diskutiert. Gleichzeitig fand die grundlegende Technologie bereits Einzug in Software für Privatanwender, zum Beispiel durch große Online-Fotoplattformen wie jene von Google und Apple oder auch durch die Verwendung als Sicherheitsfeature in Smartphones, wie zum Beispiel Apples Face ID.

Für die digitale Fotografie und ihre Nutzer, sowohl Profis als auch ambitionierte Hobbyfotografen, ist die Bilderkennung ein revolutionärer Fortschritt. Geeignete Software erkennt Menschen, Tiere oder Objekte nicht nur im Sinne ihrer übergeordneten Familie. Umfassend "ausgebildet" erkennt die KI einzelne Personen, kann konkrete Bauwerke identifizieren oder unterscheidet Tierarten selbst auf Ebene von Unterarten. Selbst größte Bildersammlungen lassen sich so katalogisieren und anhand nachvollziehbarer Schlagworte sowohl nach konkreten Einzelbildern durchsuchen als auch durch thematisches Selektieren nutzen.

Aus der Forschung in den Alltag

Wie die meisten Technologien, deren Anwendung uns heute den Alltag erleichtern, sind Künstliche Intelligenz und automatische Bildanalyse Ergebnisse der akademischen Forschung. Wie bei anschließend in der Vermarktung engagierten Unternehmen sind in der Forschung die USA tonangebend. Doch auch an deutschen Universitäten nimmt das Engagement im Bereich Künstliche Intelligenz und grundlegenden Studienfächern wie der Neuroinformatik kontinuierlich zu. Als Standort einer Außenstelle des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) repräsentiert zum Beispiel die Universität Lübeck den Stand der aktuellen Forschung und bildet ein Bindeglied zwischen Forschung und Wirtschaft.

Bereits im Jahr 2005 entstand aus diesem Umfeld als Spin-off die Pattern Recognition GmbH. Die beiden Gründer vereinen führende Expertise im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Erhardt Barth ist Professor der Informatik und international anerkannter Experte für Computer Vision und maschinelles Lernen. Prof. Thomas Martinetz leitet als Direktor das Institut für Neuro- und Bioinformatik der Universität zu Lübeck und ist ein renommierter Fachmann für neuronale Netze und maschinelles Lernen. Ergänzt wird das Gründerteam seit 2009 durch Dr. Thomas Käster, promoviert in Angewandter Informatik und spezialisiert auf Deep Learning und Software-Entwicklung, der als CTO den Erfolg des Unternehmens mitgestaltet.

Excire Foto – Künstliche Intelligenz revolutioniert die Fotoverwaltung

Mit Entwicklung der Excire-Technologie ist es der Pattern Recognition Company gelungen, die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in Bildanalyse, Mustererkennung und Maschinellem Lernen in Excire Foto mit einer Bildverwaltungssoftware zu kombinieren.

Auf den ersten Blick eine klassische Software zur manuellen Organisation von Foto-Datenbanken, mit allen bewährten Funktionen, arbeitet das Programm mit der KI-Technologie und ist damit in der Lage, Bilder beim Import zu analysieren und automatisch mit Schlagworten zu versehen. Einmal so abgelegt, können selbst größte Bildersammlungen anhand dieser Schlagworte durchsucht werden. Die Bildanalyse wird darüber hinaus genutzt, um identische oder zumindest ähnliche Bilder zu erkennen. Auf diesem Wege können Dubletten entfernt und Bilder mit annähernd identischem Inhalt identifiziert werden, um zum Beispiel umfangreiche Datenbanken durch regelmäßige Bereinigung zu verschlanken.

Die Excire-Technologie ermöglicht darüber hinaus die Suche nach Gesichtern sowie die automatische Zusammenstellung von bis zu 50.000 Bildern anhand einzelner Stichworte oder Stichwortkombinationen, die den Inhalt des Bildes beschreiben.

Dabei unterscheidet sich Excire nicht zuletzt auch dadurch, dass die gesamte Bilderanalyse und Speicherung durch den Einsatz einer On Premise Software lokal stattfindet und nicht, wie bei den verbreiteten Systemen großer Anbieter, über eine Cloudanbindung. Im Gegensatz zu den inzwischen verbreiteten Abonnement-basierten Lizenzmodellen vieler Anbieter setzt Pattern Recognition Company mit Excire Foto 2022 auf unbefristete Lizenzen. Damit ist Excire Foto auch für private Anwender eine wirtschaftlich attraktive Alternative. Für Lightroom-Nutzer bietet Pattern Recognition Company mit Excire Search einen Fotomanager, der die Excire-Technologie in Verbindung mit der weitverbreiteten Classic Version der Adobe-Software nutzbar macht. Mit der Erweiterung Excire Analytics können Nutzer von Excire Foto außerdem ihre Fotogewohnheiten analysieren und anhand von individuellen Statistiken zum Beispiel Lieblingsmotive, die Häufigkeit genutzter Kamera-Objektiv-Kombinationen, bevorzugte Einstellungen und sogar die Qualität der mit diesen Settings erzielten Bilder vergleichen. Damit unterstützt Excire Foto Profis und Hobby-Fotografen bei der effizienten Verbesserung ihrer Ergebnisse.

Mehr Infos unter www.excire.com