Visuelle Bildbearbeitung – was sich erstmal sehr abstrakt anhört, begegnet Dir vielfältig im Alltag. MyTech Mentor zeigt Dir, wie die Zukunft der künstlichen Intelligenz aussieht.
Durch die spektakulären Neueerungen rund um Chat GPT ist die künstliche Intelligenz in aller Munde. Chat GPT kann nicht nur Texte verarbeiten, sondern auch Bilder bearbeiten oder gar Kunstwerke neu erschaffen. Die visuelle Bildbearbeitung ist ein weiteres Einsatzgebiet der künstlichen Intelligenz, die Dir bereits auf zahlreichen Feldern im Alltag begegnet.
Im folgenden Artikel möchten wir Dir zeigen, wie KI-Bildverarbeitung funktioniert, welche Unterschiede es zur Bilderkennung gibt und wie die Zukunft der visuellen Bildbearbeitung aussieht.
Was ist KI-Bildverarbeitung?
Bildverarbeitung ist die Analyse und Bearbeitung eines digitalisierten Bildes, häufig um dessen Qualität zu verbessern.
Durch die Nutzung von maschinellem Lernen verarbeitet künstliche Intelligenz (KI) ein Bild und verbessert die Qualität eines Bildes basierend auf der „Erfahrung“ oder Wissenstiefe des Algorithmus.
Wenn Du beispielsweise die Qualität eines Bildes eines Kaninchens verbessern möchtest, musstt Du wissen, wie ein Kaninchen aussieht.
Maschinelles Lernen wird mit der Zeit immer genauer, je größer die Stichprobengröße ist. Je mehr Instanzen eines Kaninchens Du in diesem Beispiel einem Computer zuführst, desto genauer wird das resultierende verarbeitete Bild eines Kaninchens sein.
Funktionsweise
In der modernen Welt nutzen Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt KI-Bildverarbeitung für eine Vielzahl von Anwendungen – darunter unter anderem Zeichenerkennung, Datenextraktion, Mustererkennung, Visualisierung, Identifizierung und Klassifizierung.
Google zum Beispiel verwendet vorhandene Fotos, die ins Web hochgeladen werden, um seinen Algorithmus zu trainieren, der dann neue Bilder besser identifizieren und Menschen dabei helfen kann, genauere Suchergebnisse zu finden. Dieser häufige KI-Anwendungsfall erklärt teilweise, warum Du oft auf einen Hydranten oder einen Zebrastreifen klicken musst, wenn Du Dich auf vielen Websites anmelden musst.
KI-Bilderkennung
Auf hoher Ebene stützt sich die KI-Bilddatenerfassung auf neuronale Netze und maschinelle Lernalgorithmen, um Dokumenttypen zu erkennen und die darin enthaltenen Daten zu extrahieren. In diesem Zusammenhang haben Sie vielleicht schon von Organisationen gehört, die KI-Systeme „trainieren“, um zu lernen, wie sie bestimmte Aufgaben ausführen. Dieses Training bleibt für den Erfolg jedes KI-Systems unerlässlich.
In Bezug auf Bildverarbeitungsaufgaben werden Maschinenlernsystemen typischerweise Tausende verschiedener Bilder von Dokumenten zugeführt, von denen jedes beschriftet ist. Durch das Extrahieren aller Arten von Datenpunkten aus jedem Bild beginnt das System dann, granularere Kategorien zu erstellen. Die leistungsstarke Datenaggregation ermöglicht es schließlich KI-basierten Bildprozessoren, Dokumentformate zu identifizieren, auf die sie möglicherweise noch nie zuvor gestoßen sind.
Der Schlüssel zu dieser Lernfähigkeit sind neuronale Netze. Neuronale Netze sind eine technologische Innovation, die es Computern ermöglicht, ähnlich wie Menschen zu „denken“ und zu „lernen“.
Die Knoten in einem neuronalen Netzwerk werden ähnlich wie die Neuronen in unserem Gehirn eingesetzt. Der Aufbau eines intelligenten Dokumentenverarbeitungssystems (IDP) mit KI-fähiger OCR im Kern ist eine schwierige Aufgabe. Natürlich haben verschiedene Organisationen unterschiedliche Ansätze verfolgt, um auf das ultimative Ziel hinzuarbeiten, die Ineffizienzen zu beseitigen, die sich aus der manuellen Dateneingabe ergeben.
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Bilderkennung vs. Bildverarbeitung
Du solltest bedenken, dass Bilderkennung und Bildverarbeitung keine Synonyme sind. Bildverarbeitung ist eine Art Computer Vision. Bildverarbeitung bedeutet, ein Bild in eine digitale Form umzuwandeln und bestimmte Operationen daran durchzuführen. Als Ergebnis ist es möglich, einige Informationen aus einem solchen Bild zu extrahieren.
Bildverarbeitungsstufen:
- Farbbildverarbeitung: Die Farben werden verarbeitet
- Bildverbesserung: Die Bildqualität wird verbessert und die verborgenen Details werden extrahiert
- Bildwiederherstellung: das Bild wird von Unschärfen und anderen unangenehmen Dingen befreit
- Darstellung und Beschreibung: die Prozessdaten werden visualisiert
- Bilderfassung: Das Bild wird erfasst und konvertiert
- Bildkomprimierung und -dekomprimierung: Größe und Auflösung des Bildes werden bei Bedarf geändert
- Morphologische Verarbeitung: die Struktur der Bildobjekte wird beschrieben
- Bilderkennung: spezifische Merkmale der Bildobjekte werden identifiziert
Bilderkennung: Visuelle Suche
„In der Zukunft der Suche geht es eher um Bilder als um Schlüsselwörter.“ – Pinterest-CEO Ben Silbermann
Die visuelle Suche verwendet echte Bilder (Screenshots, Webbilder oder Fotos) als Anreiz, das Web zu durchsuchen. Aktuelle visuelle Suchtechnologien verwenden künstliche Intelligenz (KI), um den Inhalt und Kontext dieser Bilder zu verstehen und eine Liste verwandter Ergebnisse zurückzugeben. Es wird in immer mehr Branchen eingesetzt. Einer davon ist der E-Commerce.
So gibt es beispielsweise bereits eine App mit visueller Suchfunktion. Ein Benutzer nimmt einfach ein Produkt auf, das ihm gefällt, lädt das Bild hoch und die Technologie erledigt den Rest. Dank der Bilderkennung sieht ein Benutzer, ob ein Online-Händler das Produkt anbietet, und verschwendet nicht viel Zeit mit der Suche nach einem bestimmten Artikel.
Andere (bereits vorhandene und potenzielle) Anwendungen der Bilderkennung umfassen die Erstellung von Stadtführern, die Stromversorgung selbstfahrender Autos, die Ermöglichung von Augmented-Reality-Apps, das Lehren von Fertigungsmaschinen, Fehler zu erkennen, und so weiter. Es gibt sogar eine App, die den Benutzern hilft zu verstehen, ob ein Objekt des Bildes ein Hotdog ist oder nicht.
Visuelle Suchstatistik
- 90 Prozent der an das menschliche Gehirn übermittelten Informationen sind visuell.
- 62 Prozent der Millennials bevorzugen die visuelle Suche gegenüber jeder anderen neuen Technologie.
- 45 Prozent der Einzelhändler in Deutschland verwenden jetzt die visuelle Suche.
- Der globale Markt für visuelle Suche wird bis 2023 auf über 12 Milliarden Euro geschätzt, was einem Anstieg von + 9 Prozent gegenüber dem Prognosezeitraum 2018-2023 entspricht.
Trends der visuellen Suche
- Marken entfernen Text vollständig aus ihren Bildern zugunsten eines Designerausdrucks ihrer Identität.
- Die Google-Suche bietet immer mehr visuelle Möglichkeiten mit mehr Bildern und einer verbesserten Benutzeroberfläche. Google-Bilder folgen Pinterest zunehmend.
- Pinterest kombiniert die visuelle Suche mit der Textsuche, was seine Reichweite erhöhen soll.
- Einzelhändler bauen ihre visuellen Suchfunktionen aus, anstatt sich auf Suchmaschinen und soziale Netzwerke als Vermittler zu verlassen.
Anwendung
Mobiler E-Commerce
Ein hervorragendes Beispiel für die Bilderkennung ist die CamFind-API von image Searcher Inc. Diese Technologie bietet ein fortgeschrittenes Niveau des mobilen Handels. CamFind erkennt Artikel wie Uhren, Schuhe, Taschen, Sonnenbrillen usw. und gibt die Kaufoptionen des Benutzers zurück. Potenzielle Käufer können Produkte in Echtzeit vergleichen, ohne Websites besuchen zu müssen. Entwickler können diese Bilderkennungs-API verwenden, um ihre Anwendungen für den mobilen Handel zu erstellen.
Neue Trends nutzen künstliche Intelligenz, um reale Suchprobleme durch Deep Learning und Bilderkennung zu lösen. Produkte werden von Online-Käufern, Online-Verkäufern und Medieninhabern verwendet, um Produktempfehlungen zu nutzen und Werbung zu schalten.
Gaming
Auch Erkennungsmodelle und Computer-Vision-Technologien haben einen großen Einfluss auf die Gaming-Branche. Es ist bekannt, dass das Videospiel Microsoft Kinect im Guinness-Buch der Rekorde als das am schnellsten verkaufte Gerät der Unterhaltungselektronik aufgeführt ist. Das Spiel basiert auf Computer Vision und verfolgt den menschlichen Körper in Echtzeit.
Gesundheitswesen
Die Erkennung von Hirntumoren oder Schlaganfällen und die Unterstützung von Menschen mit Sehschwäche sind einige Beispiele für den Einsatz von Bilderkennung im Gesundheitswesen. So zeigen Studien, dass Bilderkennungsalgorithmus Lungenkrebs mit einer Genauigkeit von 97 Prozent erkennt.
Zudem können computerbasierte Videoanwendungen verwendet werden, um Parkinson-Symptome anhand von Fotos von Benutzern zu erkennen und zu diagnostizieren.
Mit der zunehmenden Fähigkeit, Computer Vision zu erkennen, können Chirurgen Augmented Reality bei realen Operationen einsetzen. Es kann Warnungen, Empfehlungen und Updates ausgeben, je nachdem, was der Algorithmus im Betriebssystem sieht.
Finanzwesen
Banken verwenden zunehmend Gesichtserkennung, um die Identität des Kunden zu bestätigen, der Internet-Banking nutzt. Banken verwenden auch die Gesichtserkennung „eingeschränkte Zugangskontrolle“, um den Zutritt und Zugang bestimmter Personen zu bestimmten Bereichen der Einrichtung zu kontrollieren.
So bieten einige Banken ihren Kunden die Möglichkeit, anstelle von PIN-Codes Gesichtserkennungstechnologie zu verwenden, um Bargeld an Geldautomaten abzuheben.
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