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Bilderkennungssoftware – Das Auge des Computers

/Bilderkennungssoftware – Das Auge des Computers

Jeden Tag werden Millionen Bilder auf sozialen Netzwerken veröffentlicht. Mit Bilderkennungs-Tools können Unternehmen, Marken oder auch die Marktforschung all diese Bilder auswerten.

Was ist eigentlich Bilderkennung?

Wenn wir ein Bild ansehen, erkennt unser Auge, was auf dem Bild genau zu sehen, es kann analysieren und interpretieren.

Das kann auch ein Computer! Dieser scannt genauso wie unser menschliches Auge das Bild und kann es als solches mit Hilfe einer Bilderkennungssoftware auch erkennen. Die Software ist jedoch deutlich leistungsfähiger und effizienter als der Mensch. Denn sie kann unzählige Bilder sehr schnell verarbeiten und Daten melden, die für Firmen enorm nützlich sein können. 

Bilderkennungs-Tools produzieren wertvolle, quantitative Daten, die auf unendliche Weise genutzt werden können. Und was steckt dahinter? Die Analyse wird durch Benutzereingaben bestimmt, sodass die Programme die Informationen auf ihren Anwendungsfall zuschneiden können. Kurz gesagt, Bilderkennungs-Tools können an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden. Wir haben drei interessante Bilderkennungs-Tools herausgesucht und beschreiben diese im Folgenden näher.

1. Google Cloud Vision API

Die Google Cloud Vision API ermöglicht es Ihnen, Bilder auf viele verschiedene Arten zu analysieren: erkannt werden explizite Inhalte bis hin zu emotionalen Gesichtsausdrücken. Mit einer so breiten Palette an Funktionen ist es ein vielseitiges Tool, das sich an Ihre spezifischen Bedürfnisse und die Ihres Unternehmens anpassen lässt. Über seine Flexibilität hinaus nutzt dieses Bilderkennungs-Tool die Macht Googles und alles, was dieser Name mit sich trägt. Somit ist es eines der mächtigsten Tools, das Sie finden werden.

2. Amazon Rekognition

Ein weiterer großer Name in der Web-Welt – Amazon – bringt ein Bilderkennungs-Tool ins Spiel, das einiges zu bieten hat. Amazon Rekognition kann nicht nur Standbilder analysieren, sondern auch Insights zu Videos liefern. Das beste an diesem Tool könnte die von Amazon beworbene Benutzerfreundlichkeit sein.

Obwohl es sich um ein hochtechnisches Programm handelt, das Gesichtsanalysen, Personenverfolgung, Text in Bildern und zahlreiche andere Anwendungen ermöglicht, versichert Amazon seinen Benutzern, dass das ständig lernende Bilderkennungs-Tool intuitiv in Ihr Unternehmen integriert werden kann. Ein zusätzlicher Vorteil von Amazon Rekognition ist, dass Sie nur für die Daten zahlen, die Sie tatsächlich verwenden, was bedeutet, dass es keine Mindestgebühren gibt. So können Sie das Programm mit all seinen Vorteilen nach Belieben nutzen, ohne allzu tief in die Tasche zu greifen.

3. IBM Image Detection

IBM ist kein Unbekannter in der Tech-Welt und das aus gutem Grund. Normalerweise führt das Unternehmen die Entwicklung von Spitzentechnologie an, die die moderne Welt nicht nur besser macht, sondern sie auch zu neuen Möglichkeiten vorantreibt. Kein Wunder also, dass ihre Bilderkennungs-Tools zu den besten gehören. Einer der Hauptvorteile von IBM Image Detection ist, wie trainierbar es ist. Mit anderen Worten: IBM bietet eine hochgradig anpassbare Plattform, die für nahezu jede gewünschte Aufgabe optimiert werden kann.

Vom Verstehen der Inhalte von Bildern auf einer kategorischen Ebene bis hin zum Erlernen neuer Objekte sind die Anwendungen für dieses Tool grenzenlos, ebenso wie die Vorteile, die sich aus der Nutzung ergeben können.

Fazit:

Die Softwares haben sich im Laufe der letzten Jahre immer weiter entwickelt. Die meisten Tools verwenden heutzutage eine künstliche Intelligenz, die mit jedem gescannten Bild dazulernt. So sind Bilderkennung nicht nur für Unternehmen nützlich, die für Marketingzwecke wissen möchten, wie oft ihr Logo verwendet wurde.

Auch in der Medizin könnte die intelligente Bilderkennung schon bald bahnbrechende Ergebnisse liefern. Mit dem Smartphone könnten so in Zukunft Diagnosen am eigenen Körper durchgeführt werden. In der Medizin lernt die Software, indem man sie zum einen Bilder, etwa CT-Scans oder Fotos von verdächtigen Hautstellen, einlesen lässt und ihr zum anderen die vorher von einem Arzt bestimmte Diagnose mitteilt.

Das jüngste Beispiel eines solchen selbstlernenden Systems, das die Medizin verbessern könnte, kommt aus Heidelberg. Dort entwickelten Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen eine Software, die den gefährlichen schwarzen Hautkrebs, das maligne Melanom, von harmlosen Muttermalen unterscheiden soll. Die Software trainierten sie mit 100.000 Fotos und der jeweils richtigen Diagnose. Dann ließen sie die Software gegen Hautärzte antreten.
Es bleibt also spannend, in welchen Bereichen die Bilderkennung in welcher Form zukünftig eingesetzt werden wird. 

2019-05-07T15:13:29+00:00 21. Mrz 2019|Allgemein|0 Comments