Google: Neuronales Netz bewertet Bilder auf Skala von 1 bis 10
Google hat das neuronale Netzwerk Neural Image Assesment(öffnet im neuen Fenster), kurz Nima, vorgestellt, das Bilder automatisch nach ihrer Qualität bewerten kann. Es ist das Projekt eines Forschungsteams der US-amerikanischen Cornell University(öffnet im neuen Fenster) und im Auftrag von Google. Es bewertet Bilder mithilfe von Objekterkennung auf einer Skala von 1 bis 10. Die Bewertung der Bilder erfolgt ohne ideale Referenzbilder, sondern nur auf Grundlage von Datensammlungen wie AVA(öffnet im neuen Fenster) und TID2013(öffnet im neuen Fenster). Dort befinden sich Bilder, die bereits von Menschen bewertet wurden, etwa Naturaufnahmen oder Objekte.
Das Convolutional Neuronal Network nutzt erfolgreich getestete Objekterkennungsalgorithmen, wie sie auch schon für ein Projekt mit Google Street View verwendet wurden. Dort suchte ein Machine-Learning-System für den Menschen ästhetisch ansprechende Landschaftsbilder heraus. Diese wurden anschließend von echten Personen bewertet.
Die Ergebnisse von Nima sollen laut Google bereits mit den Meinungen von Personen getestet worden sein. Dazu wurde jedes Foto während eines Fotografiewettbewerbs auf der Webseite dpchallenge.com(öffnet im neuen Fenster) von einer 200-köpfigen Testgruppe auf einer identischen 1-bis-10-Skala nach dem ästhetischen und dem handwerklichen Wert beurteilt. Nimas Ergebnisse seien den Bewertungen sehr ähnlich, heißt es.
Noch ein andauernder Forschungsprozess bis zu Ziel
Nima eigne sich auch für die Auswahl und Bewertung von unterschiedlich verzerrten oder qualitativ hochwertigen Versionen des gleichen Quellbildes. Für die Forscher könnte das System beispielsweise für die automatische Verbesserung von Fotografien eingesetzt werden, indem es Helligkeit, Farbtemperatur und andere Werte selbst verändert.
Denkbar wäre auch, dass Nima Fotografien nach ihrer Aufnahme direkt selbst bewertet und damit dem Fotografen eine qualitative Einschätzung seines Motivs gibt. Allerdings sagt Google selbst, dass die Forschung in diesem Bereich noch lange nicht abgeschlossen ist. Ein produktiver Einsatz von Nima ist also zumindest in naher Zukunft noch nicht realistisch.
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