c't 25/2016
S. 176
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Selbstlernende Bildarchive: Fotos finden und bewerten lassen

Fotografieren macht Spaß, die Bilder zu verwalten allerdings nicht so sehr. Wer trotzdem von der gepflegten Fotosammlung träumt, kann jetzt Hoffnung schöpfen. Maschinell trainierte Suchmaschinen erkennen tausende Motive, verschlagworten Fotos automatisch und helfen bei der Suche nach den besten Aufnahmen.

Wenn Fotografen mit randvollen Speicherkarten vom Shooting zurückkommen, fängt die Arbeit erst richtig an: die schiere Masse auf die besten zehn Prozent reduzieren, diese mit aussagekräftigen Schlagwörtern versehen und bearbeiten. Viele Fotografen entwickeln zwar Routine und einen Kennerblick für schnelle Bildauswahl, aber selten eine Leidenschaft für die monotone Arbeit. In der Folge verwildert das Bildarchiv zusehends. Da käme ein allwissender Sortierknecht aus den KI-Laboren gerade recht: einer, der gute Bilder von schlechten unterscheidet und selbst nach einem Zwölfstundentag noch unermüdlich für tausende Fotos passende Stichwörter findet.

Die Chancen stehen gut. Seit Google vor vier Jahren mit einem tiefen neuronalen Netz (Deep Learning) die Bilderkennungs-Szene revolutionierte, erscheinen laufend neue Systeme zur automatischen Bildanalyse. Der Überraschungserfolg versetzte die fast vergessene KI-Forschung in Aufbruchsstimmung. Seitdem tüfteln die Entwickler an immer raffinierteren und tieferen Architekturen. Heute erfassen solche Systeme nicht nur die wichtigsten Objekte im Bild, sondern konstruieren daraus Bildbeschreibungen, versuchen die Stimmung zu greifen und bewerten sogar die Qualität und Ästhetik von Fotos. Der die Kreativ-Szene seit Jahrzehnten dominierende Adobe-Konzern gehört übrigens nicht gerade zu den KI-Pionieren, bringt sich aber massiv in Stellung: Mit Sensei hat der Hersteller auf seiner Hausmesse Adobe MAX ein Framework vorgestellt, das maschinelles Lernen für die Creative Cloud, Marketing und Dokumentenverarbeitung vereint. Und mit der Marketing Cloud hat sich die Kreativschmiede über die Jahre ein perfektes drittes Standbein geschaffen: Web Analytics.

Wir haben uns die interessantesten Systeme für Profi- und Hobbyfotografen näher angesehen. Das Browser-, App- und Cloud-gestützte Fotos von KI-Pionier Google optimiert Bilder szenenabhängig und vergibt Stichwörter. Apple Fotos für iOS und macOS sowie die Bildbearbeitung Photoshop Elements kombinieren Objekt- mit Gesichtserkennung. Das in Lübeck entwickelte Excire beglückt Lightroom-Anwender mit intelligenter Stichwort- und Ähnlichkeitssuche. Beim konsequenten Aussortieren wollen Picturio und EyeEm Vision helfen: Beide haben gelernt, die visuelle und technische Qualität von Fotos zu beurteilen und könnten Fotografen die Auswahl ihrer besten Shots erleichtern.

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