Abo
  • Services:
Anzeige
Bilder mit Beschreibung: Manchmal kommt es auf die Worte an.
Bilder mit Beschreibung: Manchmal kommt es auf die Worte an. (Bild: Google)

Bilderkennung: Computer beschreibt Bild

Bilder mit Beschreibung: Manchmal kommt es auf die Worte an.
Bilder mit Beschreibung: Manchmal kommt es auf die Worte an. (Bild: Google)

Was ist auf einem Bild zu sehen? Zwei Entwicklerteams in den USA haben Verfahren entwickelt, um Bilder automatisch zu erkennen und zu beschreiben. Das ist nützlich für die Bildersuche, kann aber auch ganze andere Auswirkungen haben.

Anzeige

Googles Bildersuche achtet eher auf Texte neben Bildern als auf die Bilder selbst. Das soll sich ändern: Zwei Entwicklerteams haben Lösungen gefunden, mit denen Computer Bilder erkennen und sie beschreiben können.

  • Funktionsweise des Google-Systems (Bild: Google)
Funktionsweise des Google-Systems (Bild: Google)

Eines der Teams ist von Google, das andere von der Stanford-Universität in Kalifornien. Beide haben einen ähnlichen Ansatz gewählt: Sie kombinieren Verfahren aus der Bildverarbeitung und der Verarbeitung der natürlichen Sprache.

Software imitiert Gehirn

Beide Gruppen setzen dabei auf neuronale Netze. Künstliche neuronale Netze (KNN) sind Computerprogramme, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie können lernen, Muster zu erkennen. Jeder Ansatz verknüpft zwei dieser neuronalen Netze.

Die Google-Entwickler nehmen ein Convolutional Neural Network (CNN), das darauf trainiert wurde, Objekte auf Bildern zu erkennen. Das CNN analysiert ein Bild und leitet das Ergebnis an ein rückgekoppeltes oder rekurrentes neuronales Netz (RNN) weiter. Das erstellt eine Beschreibung des Bildes. Das Konzept der Stanford-Gruppe ist damit vergleichbar.

Computer lernen Bilder erkennen

Die Forscher haben ihre Systeme zunächst angelernt. Dazu haben sie sie jeweils mit einer relativ kleinen Menge an Bildern gefüttert, die mit einer Beschreibung versehen waren. Die Algorithmen lernten, Muster auf Bildern und in Beschreibungen zu erkennen. Dann wurden sie auf größere, öffentlich zugängliche Datenbestände, darunter Flickr8K und Flickr30K, angesetzt.

Die Systeme liefern einfache Bildunterschriften wie "Schwarz-weißer Hund springt über ein Hindernis" oder "Eine Gruppe junger Leute spielt Frisbee". Das mag nicht sehr kreativ sein, reicht aber als Beschreibung durchaus.

Bilder werden automatisch und genau in Worte übersetzt

"Ein Bild mag mehr sagen als tausend Worte", schreiben Oriol Vinyals, Alexander Toshev, Samy Bengio und Dumitru Erhan im Google Research Blog. "Aber manchmal sind die Wörter das Nützlichste. Deshalb ist es wichtig, dass wir Möglichkeiten finden, um Bilder automatisch und genau in Worte zu übersetzen."

Die neuen Algorithmen können dafür genutzt werden, Millionen von Bildern und Videos im Internet zu beschreiben und damit auffindbar zu machen. Außerdem könnten sie beispielsweise Sehbehinderten oder Robotern bei der Navigation helfen. Sie könnten aber auch für die Überwachung eingesetzt werden, warnt die New York Times: Überwachungskameras könnten dann nicht nur Gesichter, sondern auch Verhaltensweisen erkennen.


eye home zur Startseite
plutoniumsulfat 21. Nov 2014

+1

Menplant 20. Nov 2014

01.12.2016 11:30; Person, mitte 40, weißes hemd, schwarze hose, hat smartphone in Hose...

ArcherV 19. Nov 2014

+1

katze_sonne 19. Nov 2014

Hahahahahaha :D Ich musste gerade so laut lachen als ich deinen Kommentar gelesen habe...

urvo 19. Nov 2014

Automatische Bilderkennung. Ein Wünschtraum der Radiologen. Ich habe eine Promotion mit...



Anzeige

Stellenmarkt
  1. über Hanseatisches Personalkontor Bremen, Bremen
  2. MBtech Group GmbH & Co. KGaA, Stuttgart
  3. AVL List GmbH, Graz (Österreich)
  4. Schwarz Zentrale Dienste KG, Neckarsulm


Anzeige
Spiele-Angebote
  1. 9,99€
  2. 22,99€
  3. (u. a. Far Cry Primal Digital Apex Edition 22,99€, Total War: WARHAMMER 16,99€ und Total War...

Folgen Sie uns
       


  1. Fahrdienst

    London stoppt Uber, Protest wächst

  2. Facebook

    Mark Zuckerberg lenkt im Streit mit Investoren ein

  3. Merged-Reality-Headset

    Intel stellt Project Alloy ein

  4. Teardown

    Glasrückseite des iPhone 8 kann zum Problem werden

  5. E-Mail

    Adobe veröffentlicht versehentlich privaten PGP-Key im Blog

  6. Die Woche im Video

    Schwachstellen, wohin man schaut

  7. UAV

    Matternet startet Drohnenlieferdienst in der Schweiz

  8. Joint Venture

    Microsoft und Facebook verlegen Seekabel mit 160 Terabit/s

  9. Remote Forensics

    BKA kann eigenen Staatstrojaner nicht einsetzen

  10. Datenbank

    Börsengang von MongoDB soll 100 Millionen US-Dollar bringen



Haben wir etwas übersehen?

E-Mail an news@golem.de


Anzeige
Olympus Tough TG5 vs. Nikon Coolpix W300: Die Schlechtwetter-Kameras
Olympus Tough TG5 vs. Nikon Coolpix W300
Die Schlechtwetter-Kameras
  1. Mobilestudio Pro 16 im Test Wacom nennt 2,2-Kilogramm-Grafiktablet "mobil"
  2. HP Z8 Workstation Mit 3 TByte RAM und 56 CPU-Kernen komplexe Bilder rendern
  3. Meeting Owl KI-Eule erkennt Teilnehmer in Meetings

E-Paper-Tablet im Test: Mit Remarkable machen digitale Notizen Spaß
E-Paper-Tablet im Test
Mit Remarkable machen digitale Notizen Spaß
  1. Smartphone Yotaphone 3 kommt mit großem E-Paper-Display
  2. Display E-Ink-Hülle für das iPhone 7

Parkplatz-Erkennung: Bosch und Siemens scheitern mit Pilotprojekten
Parkplatz-Erkennung
Bosch und Siemens scheitern mit Pilotprojekten
  1. Community based Parking Mercedes S-Klasse liefert Daten für Boschs Parkplatzsuche

  1. Re: K(n)ackpunkt Tastaturlayout

    Tuxgamer12 | 09:07

  2. Re: Der starke Kleber

    unbuntu | 09:01

  3. Re: Das stimmt imho so nicht, ...

    Der Held vom... | 08:56

  4. Re: Es ist erstaunlich, dass...

    thomas.pi | 08:24

  5. Naiv

    Pldoom | 05:17


  1. 15:37

  2. 15:08

  3. 14:28

  4. 13:28

  5. 11:03

  6. 09:03

  7. 17:43

  8. 17:25


  1. Themen
  2. A
  3. B
  4. C
  5. D
  6. E
  7. F
  8. G
  9. H
  10. I
  11. J
  12. K
  13. L
  14. M
  15. N
  16. O
  17. P
  18. Q
  19. R
  20. S
  21. T
  22. U
  23. V
  24. W
  25. X
  26. Y
  27. Z
  28. #
 
    •  / 
    Zum Artikel