Google: Neue Bilderkennung unterscheidet Personen, Tiere und Dinge

Ein Google-Team hat einen akademischen Wettbewerb gewonnen, bei dem Dinge in alltäglichen Situationen erkannt und lokalisiert werden müssen. Die Google-Erkennung kann dabei sehr genau zwischen Menschen, Tieren und Gegenständen unterscheiden.

Artikel veröffentlicht am 9. September 2014, 10:44 Uhr, Tobias Költzsch

Googles Bilderkennung kann zwischen Dingen, Tieren und Menschen unterscheiden. (Bild: Google)

Das Team GoogLeNet aus Mitarbeitern von Googles Forschungsabteilung hat die ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSCRC) gewonnen. In diesem jährlichen Bilderkennungswettbewerb treten Teams gegeneinander an, um mit Hilfe von Algorithmen und neuronalen Netzwerken Gegenstände in teilweise komplizierten alltäglichen Situationen zu erfassen.

• 

Googles neue Bilderkennung kann recht genau verschiedene Objekte unterscheiden und lokalisieren. (Bild: Google)

Der Wettbewerb besteht aus drei verschiedenen Anforderungen: Klassifizierung, Klassifizierung mit Lokalisation und Erkennung. Die zu erkennenden Situationen sind alltägliche Szenarien mit stellenweise schwer auszumachenden, sich überlagernden Personen, Tieren und Gegenständen.

Neuronales Netzwerk kann Objekte unterscheiden

Das Google-Team schaffte es hier mit Hilfe eines neuronalen Netzwerks am zuverlässigsten, die verschiedenen Objekte zu unterscheiden. Dies wird anhand der Beispielbilder deutlich: Ein Bild stellt ein Wohnzimmer mit Fernseher, Bücherregal und Katzen dar - alle Gegenstände werden erkannt. Ein zweites Bild zeigt einen Reiter auf einem springenden Pferd; auch hier schafft es der Google-Algorithmus, alle Gegenstände korrekt zu benennen und zu lokalisieren. In einer Verkehrssituation werden andere Autos und einzelne Ampellichter korrekt erkannt.

Anhand des Verkehrsbeispiels wird ein möglicher Anwendungszweck der Google-Erkennung deutlich: Googles selbstfahrende Autos könnten den Algorithmus nutzen, um Verkehrssituationen zu erkennen und einschätzen zu können. Laut Googles Forschungs-Blog liegen weitere Einsatzzwecke in den Bereichen Foto- und Bildersuche sowie bei Youtube.

Das Google-Team baute bei seinem Modell auf verschiedenen Arbeiten anderer Wissenschaftler auf. Eine genaue Beschreibung der technischen Hintergründe findet sich in Googles Forschungs-Blog. Hier finden sich auch Links zu den zugrunde liegenden wissenschaftlichen Arbeiten.