Automatische Bilderkennung: Funktionsweise & Einsatz

Künstliche Intelligenz ist für manch einen nur ein Buzzword und überzogener Hype. Insbesondere die Fähigkeit der Maschinen, zu lernen, setzt jedoch unbestritten täglich neue Maßstäbe. Neben zahlreichen Unterdisziplinen wie etwa dem Erkennen komplexer Zusammenhänge in strukturierten Daten für Vorhersagen oder der Verarbeitung menschlicher Sprache, hat unter anderem die automatisierte Bilderkennung in letzter Zeit bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Sie ist eine faszinierende Technologie, die es Computern ermöglicht, Bilder zu interpretieren und zu verstehen – ähnlich wie es das menschliche Auge und Gehirn tun, wenn auch auf fundamental andere Weise. Die Bilderkennung hat sich von einer theoretischen Idee zu einem leistungsstarken Werkzeug entwickelt, das in unzähligen Bereichen unseres Lebens Anwendung findet.

Was ist automatische Bilderkennung?

Automatische Bilderkennung, oft auch als Image Recognition bezeichnet, ist eine Unterkategorie der Computer Vision und Künstlichen Intelligenz. Sie befasst sich mit der Fähigkeit von Software, Objekte, Orte, Personen, Schriften und Aktionen innerhalb von Bildern zu erkennen und zu identifizieren. Im Kern geht es darum, einem Computer beizubringen, den Inhalt eines Bildes zu verstehen.

Bilderkennung ist eng verbunden mit der Mustererkennung sowie Bildverarbeitung und versucht, einzelne Objekte eines Bildes zu segmentieren. Im Anschluss werden diesen eine symbolische Bedeutung zugeordnet. Im Gegensatz zur Musteranalyse trifft man jedoch keine Zusammenhänge zwischen einzelnen Objekten. Damit Bilderkennung gelingt, nutzt man unterschiedliche Ressourcen wie Computer, Bildverarbeitungstechnologien, Kameras und Software auf Basis von Künstliche Intelligenz. Die Technologie transformiert visuelle Daten – die für einen Computer zunächst nur Zahlenwerte für Pixel sind – in interpretierbare Informationen.

Grundaufgaben der Bilderkennung

Beim Erkennen vorliegender Bilder lassen sich unterschiedliche Genauigkeitsgrade bestimmen. Diese variieren, je nachdem wie viele Informationen eines Bildes vorliegen sollen. Im Rahmen der Bilderkennung lassen sich vier grundlegende Aufgaben nennen, die typischerweise aktuell gelöst werden. Zu diesen gehören:

Klassifizierung (Classification)

Bei der einfachen „Klassifizierung“ wird ein Bild automatisch einer oder mehreren Kategorien zugeordnet. Es geht darum, die Klasse beziehungsweise eine Kategorie zu identifizieren, in die ein *ganzes* Bild passt. Das System könnte beispielsweise vorliegende Bilder den Kategorien „Hund“, „Auto“ oder „Natur“ zuteilen. Ermöglicht wird das, indem man einem künstlichen neuronalen Netz sehr viele Bilder unterschiedlicher Kategorien zeigt, wobei es die einschlägigen Muster einer Kategorie lernt. Der Algorithmus identifiziert dann diese Muster in einem neuen Bild und gibt die am besten passende Kategorie zurück. Im Beispielbild gibt ein Klassifizierungsalgorithmus etwa die Kategorie „Vogel“ aus, ohne es je vorher gesehen zu haben.

Objekterkennung (Object Detection) & Markierung

Die „Objekterkennung“ findet alle Objekte in einem Bild und klassifiziert jedes einzelne, oft durch das Zeichnen eines Begrenzungsrahmens (Bounding Box) um das erkannte Objekt. Dieser Aufgabenbereich kann auch als eine Art Klassifizierungsaufgabe angesehen werden, bei der jedoch einzelne Bilder mit einer höheren Genauigkeit eingeteilt werden. Beispielsweise lassen sich mehrere Objekte innerhalb eines Bildes erkennen und lokalisieren, um ein Bild etwa automatisch mit Hashtags versehen zu können. Im Beispielbild wären das die Tags „Vogel“, „Tier“ und „Blume“, wobei jedes Objekt mit einem Rahmen markiert wird.

Segmentierung (Segmentation) & Instance Segmentation

Die sogenannte „Instance Segmentation“ geht einen Schritt weiter als die Objekterkennung. Sie lokalisiert die gefundenen Objekte im Bild pixelgenau. Anstatt nur einen groben Rahmen um das Objekt zu ziehen, wird jeder einzelne Pixel, der zum Objekt gehört, identifiziert und markiert. Dies ermöglicht es zum Beispiel, Objekte im Anschluss präzise auszuschneiden. Im Beispielfall könnte dies die Pixel des Vogels in Türkis und die der Blume in Pink hervorheben. Segmentierung ist besonders wichtig in Anwendungen, die eine hohe Präzision erfordern, wie beispielsweise im Bereich des autonomen Fahrens.

Bilderkennung vs. Computer Vision: Was ist der Unterschied?

Möglicherweise haben Sie den Begriff Computer Vision schon einmal gehört und glauben, Bilderkennung und Computer Vision seien das Gleiche. Tatsächlich gibt es unter diesen beiden Begriffen einen Unterschied. Computer Vision ist ein breiteres Feld, das sich damit befasst, Computern die Fähigkeit zu verleihen, die menschliche Fähigkeit zu Sehen nachzuahmen und visuelle Informationen zu interpretieren. Dabei ergreift der Computer sämtliche Maßnahmen, um das Auge eines Menschen zu imitieren und gleichermaßen zu sehen und zu verstehen, was er sieht. Gelingt dem Computer dies, so kann er beispielsweise einen laufenden Hund auf einer Straße erkennen und interpretieren, dass er sich bewegt.

Im Gegensatz zu Computer Vision befasst sich die Bilderkennung spezifischer mit der Pixel- sowie Musteranalyse eines Bildes, um dieses Bild als ein bestimmtes Objekt deuten zu können. Der Computer analysiert sozusagen ein vorliegendes Bild und kann im Anschluss deuten, was auf diesem Bild zu sehen ist und in welche Kategorie das vorliegende Bild passt. Bilderkennung ist also eine spezifische Aufgabe oder ein Teilbereich innerhalb des größeren Feldes der Computer Vision.

Wie funktioniert automatische Bilderkennung?

Wie bereits beschrieben ahmt eine Software zur Bilderkennung Prozesse nach, um die Objekte eines Bildes zu erkennen. Trotz der bisherigen technologischen Fortschritte können Systeme zur Bilderkennung dem Menschen bislang nicht in vollem Umfang das Wasser reichen. Während das Gehirn in der Lage ist, unbewusst und automatisch Neuronen-Impulse zu erzeugen und Muster sofort zu erkennen, bestehen Bilder für ein solches System zunächst lediglich aus lauter Pixeln, welche wiederum für numerische Werte stehen. Mithilfe von Deep Learning-Algorithmen lassen sich die Eigenschaften eines solchen Bildes erkennen und mit bestimmten Schwellwertparametern vergleichen. Die Funktionsweise lässt sich in mehreren wichtigen Schritten erklären:

1. Extraktion der Pixelmerkmale eines Bildes: Der allererste Schritt der Bilderkennung befasst sich mit der Zerlegung eines Bildes in einzelne Pixel. Dazu extrahiert man eine große Anzahl von Merkmalen, sogenannte Features, aus einem Bild. Die Pixel eines jeden Bildes werden mit Sätzen oder Zahlen hinterlegt. Der Bereich dieser vorliegenden Zahlen beschreibt die Farbtiefe eines Bildes. Hat ein Bild beispielsweise eine Breite von 800 Pixeln und eine Höhe von 600 Pixeln, so liegen 480.000 Pixel vor, was einer Auflösung von 0,48 Megapixel entspricht. Jedes dieser Pixel hat spezifische numerische Werte, die Farbe und Helligkeit repräsentieren.

2. Vorbereitung beschrifteter Bilder zum Trainieren des Modells: Im vorherigen Schritt wurde das Bild in Tausende einzelner Merkmale zerlegt. Nun können diese Bestandteile mit den Beschriftungen (Labels) zum Trainieren des Modells verwendet werden. Dieser Schritt, bekannt als Annotation oder Labeling, ist entscheidend. Menschen markieren manuell Objekte oder Bereiche in den Bildern und weisen ihnen die korrekte Kategorie zu. Zum Beispiel wird ein Bild als „Katze“ markiert oder alle Pixel, die eine Katze darstellen, werden umrandet. Innerhalb des Trainings gilt die Devise, dass je mehr qualitativ hochwertige, beschriftete Bilder vorliegen, desto genauer und zuverlässiger kann das Modell trainiert werden.

3. Training des Modells: Im dritten Schritt geht es um das eigentliche Training des Modells. Dabei werden die beschrifteten Bilder in ein neuronales Netzwerk eingefügt. Neuronale Netze, insbesondere tiefe neuronale Netze (Deep Learning), sind komplexe mathematische Strukturen, die darauf ausgelegt sind, Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Vorliegende Bilder werden in die Eingabeseite eingefügt (die Pixeldaten) und die Labels in die Ausgabeseite (die gewünschte Kategorie oder Maske). Das Netzwerk durchläuft mehrere Schichten, in denen es lernt, immer komplexere Merkmale zu erkennen, angefangen bei einfachen Kanten und Formen bis hin zu vollständigen Objekten. Ziel ist es, dass das Netz so trainiert wird, dass die Bilder der Eingabeseite mit den Labels der Ausgabeseite übereinstimmen. Das Training ist ein iterativer Prozess, bei dem das Netzwerk seine internen Parameter anpasst, um die Vorhersagefehler zu minimieren.

4. Vorhersage eines neuen Bildes: Nach dem eigentlichen Training eines Modells kann dieses im weiteren Verlauf zum Erkennen neuer, ungesehener Bilder genutzt werden. Das trainierte Modell nimmt das neue Bild als Eingabe, verarbeitet die Pixelmerkmale durch seine gelernten Schichten und gibt eine Vorhersage aus, z. B. welche Objekte es erkennt oder zu welcher Kategorie das Bild gehört. Voraussetzung ist natürlich, dass das Modell bis zu diesem Zeitpunkt mit genügend vielfältigen Daten trainiert wurde, um eigenständig neue Bilder korrekterweise zu erkennen. Die Genauigkeit der Vorhersage hängt stark von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten sowie von der Architektur des neuronalen Netzes ab.

Vielfältige Anwendungsgebiete

Die Vorteile und Funktionen von Bilderkennung sind vielfältig. Demnach sind die Bereiche, in denen die Bilderkennung Anwendung findet, ebenfalls sehr ausgeprägt. Mit entsprechender Bilderkennungssoftware lassen sich zahlreiche Geschäftsprozesse automatisieren, wodurch sich die Produktivität eines Unternehmens erhöht. Hier sind einige wichtige Beispiele:

Medizin

In der Medizin lassen sich bestimmte Verfahren der Bilderkennung und künstlichen Intelligenz zur Erkennung und Diagnose von Krankheitsbildern nutzen. Dazu werden Röntgenbilder, CT-Aufnahmen, MRTs oder Hautbilder eines Patienten auf Auffälligkeiten, Tumore oder andere Anomalien analysiert. Diese Systeme sind in der Lage, Muster zu erkennen, die für das menschliche Auge schwer oder gar nicht sichtbar sind, oder die schlichtweg übersehen werden könnten. Die Systeme können mit Millionen von Daten trainiert werden – ein Umfang, den selbst erfahrene Ärzte nicht sichten und sich merken können. Dies führt zu schnelleren und potenziell genaueren Diagnosen, unterstützt Ärzte bei ihrer Arbeit und kann Leben retten.

Autonomes Fahren

Heutige Fahrzeuge sind mit einer Vielzahl hochmoderner Fahrerassistenzsysteme ausgestattet, die maßgeblich auf Bilderkennung basieren. Diese sollen dazu dienen, menschliche Fehler zu minimieren und Autounfälle sowie Kontrollverluste zu vermeiden. Bilderkennungstechnologien und Machine Learning-Algorithmen ermöglichen es dem Auto, seine Umwelt in Echtzeit wahrzunehmen und zu analysieren. Ob andere Autos, Fußgänger, Fahrradfahrer, Verkehrszeichen, Fahrbahnmarkierungen oder Hindernisse – all diese Objekte und Situationen lassen sich dank neuester Technologie erkennen, sodass fahrende Autos immer autonomer und sicherer werden.

E-Commerce und Produktsuche

Mittlerweile ist es in vielen Online-Shops möglich, dass der Kunde lediglich ein Foto des gewünschten Produkts zur Produktsuche hochladen muss. Anstatt lange Textbeschreibungen eingeben zu müssen, kann der Kunde einfach ein Bild hochladen, und das System findet ähnliche oder identische Produkte im Katalog. Diese automatisierte visuelle Produktsuche ist bei großen Online-Händlern bereits im Einsatz und verbessert das Einkaufserlebnis erheblich. Auch die automatische Verschlagwortung von Produktbildern basiert auf Bilderkennung.

Versicherung

Im Bereich der Versicherung lässt sich Bilderkennung und Künstliche Intelligenz zur selbstständigen Interpretation und Bewertung von Schadensbildern nutzen. Kunden können Fotos von Schäden (z. B. an einem Auto oder Gebäude) hochladen. Die KI analysiert die Bilder, identifiziert die Art und das Ausmaß des Schadens und kann sogar eine Prognose der Reparaturkosten abgeben. Dadurch erhält das Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, innerhalb weniger Minuten einen Schadensfall vorab zu bewerten und freie zeitliche Kapazitäten anderweitig einzusetzen, was den Prozess für alle Beteiligten beschleunigt.

Finanzwesen

Im Finanzbereich setzen Banken zunehmend Bilderkennung zur Gesichtserkennung ein, um die Identität der Kunden zu verifizieren, beispielsweise bei der Anmeldung in Online-Banking-Apps oder am Geldautomaten. Sinn und Zweck des Ganzen ist es, die Sicherheit in verschiedenen Prozessen zu erhöhen und Betrug zu verhindern. Zudem lässt sich die Gesichtserkennung auch intern nutzen, etwa zur Kontrolle unterschiedlicher Zugänge innerhalb der Bank, um sicherzustellen, dass nur berechtigte Mitarbeiter bestimmte Bereiche betreten können.

Bildung

Im Bereich des Bildungswesens kann Bilderkennungssoftware eingesetzt werden, um Bildungsprozesse zu verbessern. In Zeiten, in denen Online-Unterricht häufig vorkommt, ist es für Lehrende schwierig, Reaktionen von Schülern oder Studierenden zu erfassen. Neuronale Netzwerke und Bilderkennungssoftware könnten das Lehrpersonal unterstützen, indem sie beispielsweise das Engagement oder die Konzentration der Schüler anhand von Gesichtsausdrücken analysieren und deuten. Dies könnte dem Lehrenden Feedback geben, wie gut der Stoff ankommt.

Weitere Anwendungsgebiete sind unter anderem:

• Automatische Moderation von User Generated Content (Erkennen unerwünschter Inhalte)
• Spezifische Klassifizierung (z. B. Vogelarten, Pflanzen)
• Steuerung autonomer Roboter
• Erkennung von abweichendem Verhalten zur Kriminalitätsbekämpfung per Videoüberwachung
• Barcode- und QR-Code-Erkennung
• Schrifterkennung (OCR - Optical Character Recognition)
• Messung von Größen und Formen in industriellen Prozessen
• Überprüfung von Flächen auf Defekte oder Vollständigkeit

Herausforderungen beim Einsatz von Bilderkennung

Obwohl die Bilderkennung enorme Fortschritte gemacht hat, gibt es beim Einsatz in der Praxis auch Herausforderungen, die gemeistert werden müssen. Ein System ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wurde, und die Algorithmen, die verwendet werden.

Ungenauigkeit bei Ausrichtung und Perspektive

Eine der Herausforderungen ist die Empfindlichkeit gegenüber der Ausrichtung oder Perspektive eines Objekts im Bild. Da es in der realen Welt oft vorkommt, dass dem System zugeführte Daten in Form von Bildern in unterschiedliche Richtungen ausgerichtet sind (gedreht, gekippt) oder aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen wurden, kann es vorkommen, dass das System aufgrund dieser Abweichungen zu ungenauen Ergebnissen führt. Im Gegensatz zum Menschen, dessen Gehirn Objekte unabhängig von ihrer räumlichen Lage erkennt, muss das System explizit auf solche Variationen trainiert werden, was eine große Vielfalt an Trainingsdaten erfordert.

Wartung und Anpassung der Algorithmen

Um relevante und aussagekräftige Datenergebnisse konstant produzieren zu können, sollten die Algorithmen ständig gewartet und angepasst werden. Da sich Daten und Technologie ständig verändern und neue Muster auftreten können, sollten die Modelle den neuesten Gegebenheiten entsprechen. Kommen neue Verfahren zur Bilderkennung auf den Markt oder ändern sich die Anforderungen des Anwendungsfalls, macht es Sinn, die Modelle möglicherweise anzupassen oder neu zu trainieren, um den Anforderungen des Marktes gerecht zu werden. Dies erfordert fortlaufenden Aufwand und Expertise.

Verarbeitungszeit und Ressourcenbedarf

Je komplexer die Aufgabe (z. B. pixelgenaue Segmentierung vieler Objekte) und je mehr unterschiedliche Kategorien während der Bilderkennung vorliegen, desto länger kann die Bildklassifikation oder Analyse eines solchen Systems dauern. Das Training komplexer Modelle erfordert zudem erhebliche Rechenleistung und Zeit. Besteht Zeitdruck bei diversen Projekten (z. B. Echtzeit-Erkennung im autonomen Fahren), so muss sichergestellt werden, dass die gewählte Software und Hardware die erforderliche Geschwindigkeit liefern können. Möglicherweise ist an dieser Stelle nicht jede Software oder Infrastruktur für das Ziel geeignet.

Anpassungsfähigkeit an spezifische Anwendungsfälle

Obwohl es viele vortrainierte Modelle gibt, sind die dynamischen Veränderungen und spezifischen Anforderungen eines Projekts manchmal nicht mit Standardlösungen abzudecken. Deshalb spielt die Anpassungsfähigkeit eines Systems eine entscheidende Rolle. Je nach Branche und Anwendungsbereich gelten möglicherweise völlig unterschiedliche Eingabemerkmale als wichtig, oder es müssen sehr spezifische Objekttypen erkannt werden (z. B. seltene Vogelarten). Die Möglichkeit, das System benutzerdefiniert anzupassen oder mit eigenen Daten weiterzutrainieren (Transfer Learning), ist oft unerlässlich.

Welcher Algorithmus/Software ist der Beste für meinen Use Case?

Für die Lösung eines konkreten Use Cases kommen grundsätzlich verschiedene Möglichkeiten in Betracht, die abhängig von den individuellen Rahmenbedingungen unterschiedlich relevant sein können. Die Wahl der richtigen Software oder des richtigen Algorithmus hängt stark vom spezifischen Problem, der benötigten Genauigkeit, den verfügbaren Daten und den technischen Ressourcen ab.

Grundsätzlich können Modelle immer von Grund auf neu gebaut werden. Dies bietet maximale Flexibilität und Kontrolle, erfordert aber auch umfangreiche Expertise, große Datensätze und viel Zeit. Häufig bietet es sich jedoch an, ein passendes frei verfügbares oder kommerzielles vortrainiertes Modell als Grundgerüst zu verwenden und per sogenanntem Transfer Learning auf den spezifischen Use Case hin zu individualisieren. Dabei werden nur die letzten Schichten des neuronalen Netzes neu trainiert, um das Modell an die neuen, spezifischen Kategorien anzupassen. In unserem Vogel-Beispiel könnte man als Grundlage etwa ein vortrainiertes Modell verwenden, das einen Vogel bereits sicher von anderen Objekten unterscheiden kann. Für die feingranulare Unterkategorisierung des einzelnen Tieres (z. B. Spatz, Meise, Rotkehlchen) kann man das bestehende Modell dann mit eigenen, spezifischen Trainingsbildern weiterentwickeln. Dies spart oft erheblich Zeit und Rechenressourcen.

Kommt im jeweiligen Business-Kontext die Verwendung von Cloud-Diensten in Frage, kann auch auf vorgefertigte Cloud-Infrastrukturen aufgesetzt werden. Große Anbieter wie Google, Amazon oder Microsoft bieten leistungsfähige API-basierte Dienste an, die bereits verschiedenste Algorithmen kombinieren, um spezifische und häufig vorkommende Bilderkennungsaufgaben (z. B. Gesichtserkennung, Objekterkennung allgemeiner Art) lösen zu können. Dabei spielt auch die individuelle Domänenexpertise des jeweiligen Anbieters eine wichtige Rolle. Diese Dienste sind oft einfach zu integrieren, bieten aber weniger Flexibilität für sehr spezielle oder neuartige Probleme.

Bei der Wahl einer Bilderkennungssoftware spielen mehrere Eigenschaften eine wichtige Rolle:

• Genauigkeit: An allererster Stelle steht die Präzision des Modells. Arbeitet es zuverlässig und liefert korrekte Ergebnisse für den Anwendungsfall?
• Stetiges Lernen: Kann die Software aus neuen Daten oder historischen Fehlern lernen, um ihre Leistung über die Zeit zu verbessern?
• Geschwindigkeit: Ist die Verarbeitungszeit ausreichend für die Anforderungen des Anwendungsfalls (z. B. Echtzeit vs. Batch-Verarbeitung)?
• Anpassungsfähigkeit: Lässt sich das System an spezifische Bedürfnisse oder sich ändernde Anforderungen anpassen?
• Benutzerfreundlichkeit: Ist die Einrichtung und Verwendung des Systems einfach und intuitiv?

Grundsätzlich gilt: Je spezifischer das Problem und je höher der Einfluss der Bilderkennung auf den Geschäftserfolg ist, desto individueller sollten die Algorithmen gebaut oder angepasst werden.

Häufig gestellte Fragen zur automatischen Bilderkennung

Was ist Deep Learning und welche Rolle spielt es bei der Bilderkennung?

Deep Learning ist eine Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten (daher "tief") basiert. Es spielt eine zentrale Rolle bei der modernen Bilderkennung, da es Systemen ermöglicht, automatisch komplexe Muster und Merkmale aus Rohdaten (Pixeln) zu lernen, anstatt dass diese manuell programmiert werden müssen. Die bemerkenswerten Fortschritte in den letzten Jahren sind maßgeblich auf Deep Learning zurückzuführen.

Ist automatische Bilderkennung 100% genau?

Nein, automatische Bilderkennungssysteme sind nicht perfekt und können Fehler machen. Ihre Genauigkeit hängt stark von der Qualität und Menge der Trainingsdaten, der Komplexität des zu erkennenden Objekts/Musters, der Bildqualität und den Umgebungsbedingungen ab. Sie erreichen in vielen spezifischen Aufgaben eine sehr hohe Genauigkeit, die in manchen Fällen menschliche Leistung übertreffen kann, sind aber anfällig für bestimmte Arten von Fehlern oder Täuschungen.

Welche Art von Daten wird für das Training benötigt?

Für das Training von Bilderkennungsmodellen werden große Mengen an Daten benötigt, die als "gelabelte" oder "annotierte" Bilder vorliegen. Das bedeutet, dass die Objekte oder Kategorien im Bild manuell markiert und benannt wurden. Je vielfältiger die Trainingsdaten sind (unterschiedliche Lichtverhältnisse, Winkel, Hintergründe etc.), desto robuster wird das trainierte Modell.

Kann Bilderkennung auch in Echtzeit funktionieren?

Ja, für viele Anwendungen ist Echtzeit-Bilderkennung möglich und notwendig (z. B. autonomes Fahren, Videoüberwachung). Dies erfordert jedoch leistungsstarke Hardware und optimierte Algorithmen, um die Bilder schnell genug verarbeiten und interpretieren zu können.

Fazit

Bilderkennung wird bereits in unzähligen Bereichen unseres täglichen Lebens mit Erfolg eingesetzt. Dabei ist es vielen Menschen nicht bewusst, dass selbst die alltäglichsten Beispiele wie das Markieren von Freunden in sozialen Medien, die Google-Bildsuche per Upload oder das Entsperren des Mobilgeräts per Gesichtserkennung direkt mit dem Bereich Bilderkennung und Künstlicher Intelligenz verbunden sind. Sie ist eine Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation.

Durch die fortschreitenden technologischen Verbesserungen wird der Funktionsumfang von Bilderkennung und Computer Vision in Zukunft höchstwahrscheinlich immer größer und auf weitreichende Bereiche unseres Lebens einen Einfluss haben. Von noch intelligenteren Assistenzsystemen in Fahrzeugen über personalisierte Erlebnisse im E-Commerce bis hin zu bahnbrechenden medizinischen Anwendungen – die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Der Bereich der Bilderkennung ist mit Sicherheit noch lange nicht am Zenit angekommen, sodass in den nächsten Jahren mit interessanten Neuerungen zu rechnen ist. Das Verständnis dieser Technologie ist nicht nur für Technikexperten, sondern auch für Fotografen und Kreative immer relevanter, da sie neue Werkzeuge und Möglichkeiten für die Bildbearbeitung, -verwaltung und -analyse eröffnet.

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