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Ist das ein Fjord in Norwegen oder in Neuseeland? Google weiß es.
Ist das ein Fjord in Norwegen oder in Neuseeland? Google weiß es. (Bild: edwin.11/CC-BY-SA 2.0)

Planet: Google weiß, wo du das Foto gemacht hast

Ist das ein Fjord in Norwegen oder in Neuseeland? Google weiß es.
Ist das ein Fjord in Norwegen oder in Neuseeland? Google weiß es. (Bild: edwin.11/CC-BY-SA 2.0)

Google-Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der den Aufnahmeort eines Fotos bestimmen soll. Das System analysiert dazu geocodierte Fotos und lernt, Ähnlichkeiten zu erkennen.

Diese Methode dürfte nicht nur für Hobbyfotografen, sondern auch für Historiker und Geheimdienste interessant werden: Google hat mit dem Projekt Planet einen Algorithmus entwickelt, der anhand von Vergleichsfotos selbstständig erkennen soll, wo ein Foto aufgenommen wurde. Dabei wird lediglich auf das Bildmaterial und nicht auf Metadaten zurückgegriffen, wie MIT Technology Review berichtet.

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  • Google will Aufnahmeorte auch ohne GPS bestimmen. (Bild: Google)
Google will Aufnahmeorte auch ohne GPS bestimmen. (Bild: Google)

Entwickelt wurde Planet unter der Leitung von Tobias Weyand. Als Datengrundlage werden Fotos genutzt, die auf Google Plus geocodiert von Anwendern gespeichert wurden, wie die Forscher in ihrem wissenschaftlichen Aufsatz (PDF) schreiben. Auch Aufnahmen aus Street View werden zum Training von Planet eingesetzt.

Das System versucht nicht nur, Landschaften oder Bauwerke wiederzuerkennen, sondern berücksichtigt auch andere Merkmale eines Fotos. Dazu gehören Pflanzen, Tiere, die Wetterlage und Markierungen entlang der Straßen.

Planet wurde mit 29,7 Millionen öffentlichen Fotoalben von Google Plus gefüttert. 490 Millionen Bilder aus zahlreichen Alben wurden zum Training und 126 Millionen Bilder zur Validierung genutzt. Die bewohnte Welt wurde dazu in 26.000 Quadrate unterschiedlicher Größe unterteilt. Gegenden mit vielen Bildern sind in kleinere Quadrate unterteilt. Jedes Foto wird einem dieser Quadrate zugeordnet.

Algorithmus schlägt Menschen in 28 von 50 Runden

Die Alben, aus denen die Fotos für das Deep-Learning-Projekt stammen, spielen eine wichtige Rolle, weil Nutzer meist mehrere Bilder von einem Aufnahmestandort dort ablegen. Das erleichtert es, einen Eindruck einer Gegend mit ihren Charakteristika zu erfassen.

Mit dem Spiel Geoguessr haben die Forscher ihren Algorithmus im Vergleich zu Menschen getestet. Die Website zeigt ein zufälliges Bild aus Street View, das der Nutzer einem Punkt auf einer Karte zuordnen muss. 28 der 50 Raterunden gewann dabei der Algorithmus mit einer geringeren Distanz zum realen Aufnahmeort.

Wie Planet künftig eingesetzt werden soll, ist nicht bekannt.


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honk 26. Feb 2016

28 der 50 Raterunden gewann dabei der Algorithmus mit einer geringeren Distanz zum realen...

Lebostein 26. Feb 2016

dann ist es mit Sicherheit eine Sehenswürdigkeit und deshalb auch mit einer Fotoanalyse...



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