Fotos erkennen: Apps & Software im Check

Im Alltag, im Beruf und im Urlaub sind wir umgeben von einer unvorstellbaren Zahl an visuellen Eindrücken. Gesichter, Logos und andere Signets, Verkehrszeichen, Pflanzen und Tiere, Sehenswürdigkeiten, die Form eines Gebäudes oder eines Berges und so vieles mehr. Manches rauscht in einem Grauschleier an uns vorbei – zu viel, um sich mit dem Detail zu befassen. Dann wiederum entdecken wir etwas und können es nicht zuordnen. Beispielsweise sehen wir auf einer Wanderung eine interessante Blume am Wegesrand, über die wir gern mehr erfahren möchten. Aber wer schleppt schon für alle Fälle ein Bestimmungsbuch mit sich herum? Und was ist mit den vielen Dingen, für die es kein Lexikon zum Nachschlagen gibt? Genau hier kommen moderne Technologien ins Spiel, die das Erkennen und Zuordnen von visuellen Inhalten revolutioniert haben.

Diese Technologien basieren auf der Handykamera oder der Verarbeitung digitaler Bilder und können die verschiedensten Objekte mittels Künstlicher Intelligenz zuordnen und bestimmen. Maschinelles Lernen und Artificial Intelligenz sind weitere Schlagworte, die für den rasanten Fortschritt der Bilderkennungstechnologie stehen. Mit Bilderkennungs-Apps und -Software haben Sie Zugriff auf gigantische Datensätze, was das Identifizieren von komplexen visuellen Inhalten zum Kinderspiel macht. Sie ermöglichen uns, die Welt um uns herum besser zu verstehen und schnell an relevante Informationen zu gelangen, sei es im privaten Gebrauch oder in professionellen Anwendungen.

Was ist Bilderkennung?

Eine Bilderkennungssoftware ist im Grunde ein Computerprogramm, das Objekte, Szenen, Personen, Texte oder sogar Aktivitäten in Bildern und Videos identifizieren kann. Dieses beeindruckende Vermögen wird durch den Einsatz von Deep Learning Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht. Es geht darum, dass Maschinen lernen, visuelle Muster zu „sehen“ und zu interpretieren, ähnlich wie es das menschliche Gehirn tut, aber auf Basis von Daten und Algorithmen.

Das mag sich technisch anhören, doch die Kernidee ist, dass Software beigebracht wird, bestimmte Merkmale in Bildern zu erkennen. Dies kann von einfachen Formen und Farben bis hin zu komplexen Objekten wie Gesichtern, Autos oder bestimmten Pflanzenarten reichen. Die Technologie ist die Grundlage für viele Anwendungen, die unseren Alltag bereits beeinflussen, von der automatischen Organisation von Fotos auf dem Smartphone bis hin zu fortschrittlichen Systemen wie selbstfahrenden Autos.

Wie funktioniert Bilderkennungssoftware?

Um die Funktionsweise einer Bilderkennungssoftware zu verstehen, kann man den Prozess in vier grundlegende Schritte unterteilen:

1. Pixelmerkmale aus einem Bild extrahieren: Zuerst analysiert die Software das Bild auf einer sehr grundlegenden Ebene, nämlich anhand seiner Pixel. Sie identifiziert Kanten, Ecken, Texturen und Farbmuster.
2. Gelabelte Bilder zum Trainieren des Modells aufbereiten: Um zu lernen, was bestimmte Objekte sind, benötigt das KI-Modell Trainingsdaten. Dies sind riesige Mengen von Bildern, die bereits von Menschen „gelabelt“ oder beschriftet wurden (z. B. „dies ist ein Stoppschild“, „dies ist eine Katze“).
3. Das Modell zur Erkennung von Bildern trainieren: Das KI-Modell wird nun mit den gelabelten Daten „gefüttert“. Durch maschinelles Lernen passt es seine internen Parameter an, um die Muster zu erkennen, die mit den Labels übereinstimmen. Je mehr Bilder es sieht, desto besser wird seine Fähigkeit, das Objekt zu identifizieren.
4. Neue Bilder erkennen: Sobald das Modell trainiert ist, kann es auf neue, ihm unbekannte Bilder angewendet werden. Es analysiert die Pixelmerkmale des neuen Bildes und vergleicht sie mit den gelernten Mustern, um das Objekt oder die Szene zu identifizieren und zuzuordnen.

Kurz gefasst: Damit ein selbstfahrendes Auto weiß, wie ein Stoppschild aussieht, muss ihm ein Bild von einem solchen vorgelegt werden. Die Maschine scannt das Bild Abschnitt für Abschnitt und analysiert so anhand verschiedener Algorithmen, wie Stoppschilder aussehen sollten. Sobald das Bild vollständig eingelesen ist, kann es entsprechend gekennzeichnet und kategorisiert werden. Je mehr Bilder von Stoppschildern die Maschine unter verschiedenen Bedingungen, in unterschiedlichen Umfeldern oder aus verschiedenen Blickwinkeln lesen kann, desto größer ist die Chance, dass sie sie nicht mit anderen Dingen verwechselt.

Beliebte Apps für den Alltag

Für den schnellen Einsatz im Alltag, um unterwegs Objekte zu identifizieren oder mehr über visuelle Eindrücke zu erfahren, gibt es verschiedene Apps, die auf die Bilderkennung auf dem Smartphone spezialisiert sind. Sie nutzen die integrierte Kamera, um Bilder aufzunehmen und diese dann sofort zu analysieren.

Google Lens: Der vielseitige Helfer

Das Nonplusultra unter den Bilderkennungs-Apps für den allgemeinen Gebrauch ist derzeit Google Lens. Die App ist für beide gängigen Smartphone-Betriebssysteme kostenlos verfügbar und ermöglicht Ihnen durch das simple Abfotografieren eines bestimmten Objekts, dieses sofort zuzuordnen und mehr darüber zu erfahren. Kein Wunder, findet die App doch mehr oder weniger alles, was irgendwo in den Weiten des Internets als Datensatz vorliegt und von Google erreichbar ist. Die Einsatzmöglichkeiten sind enorm vielfältig: Sie können Pflanzen und Tiere bestimmen, Sehenswürdigkeiten erkennen, Produkte finden und Preise vergleichen, Texte übersetzen, handschriftliche Notizen digitalisieren oder sogar QR Codes scannen. Google Lens agiert als eine Art visuelle Suchmaschine, die Ihnen kontextbezogene Informationen direkt auf Ihrem Bildschirm liefert. Einziger Wermutstropfen, der oft diskutiert wird: Durch die Gewährung von Zugriffsrechten erhält Google Einblick in Ihre Aktivitäten und visuellen Suchanfragen, was Datenschutzbedenken aufwerfen kann.

CamFind: Eine Alternative mit Fokus

Sie trauen Google Lens nicht so recht über den Weg oder suchen eine spezialisiertere Alternative? Dann könnte die Bilderkennungs-App CamFind interessant sein. Auch diese App liefert brauchbare Ergebnisse bei der Identifizierung von Objekten, indem Sie ein Foto aufnehmen oder hochladen. Sie versucht ebenfalls, das Objekt zu erkennen und verwandte Informationen oder ähnliche Bilder im Internet zu finden. Die immense Datenfülle des Suchmaschinen-Monopolisten steht der Gratis-App CamFind aber nicht in gleichem Maße zur Verfügung. Dies kann dazu führen, dass die Erkennung bei weniger bekannten Objekten oder spezifischen Varianten (wie einer seltenen Pilzart oder einem unbekannten Bauwerk) weniger zuverlässig ist als bei weit verbreiteten Dingen wie dem schiefen Turm von Pisa oder einem Fliegenpilz. Sie ist eine solide Option für die allgemeine Objekterkennung, aber möglicherweise nicht immer so umfassend wie Google Lens.

Search By Image: Spezialist für die Rückwärtssuche

Diese Bilderkennungs-App, auch bekannt als Reverse Image Search App (spezifische Namen können je nach Plattform variieren, aber die Funktionalität ist ähnlich), dient nicht so sehr der Bestimmung eines unbekannten Objekts im Sinne einer Identifizierung von Art oder Name. Vielmehr hilft sie Ihnen, herauszufinden, wo ein bereits bekanntes Bild im Internet existiert oder ob es ähnliche Bilder gibt. Dies ist besonders nützlich, um die Herkunft eines Bildes zu überprüfen, herauszufinden, ob ein Foto manipuliert wurde, oder um ähnliche visuelle Inhalte zu finden. Sie machen einfach ein Foto von dem Objekt oder laden ein vorhandenes Bild hoch, und Search By Image sucht im Internet nach Übereinstimmungen. Dies kann Ihnen beispielsweise helfen herauszufinden, ob ein Produkt, das Sie kaufen möchten, echt ist, ob ein Bild in den sozialen Medien bereits an anderer Stelle verwendet wurde oder ob eine Person, mit der Sie online interagieren, möglicherweise eine falsche Identität verwendet (z. B. im Kontext von Romance Scamming). Die kostenlose Android-App hat ihre Entsprechung in der Reverse Image Search App für iOS.

Vergleich der Alltags-Apps

Um die Unterschiede zwischen diesen beliebten Apps für den täglichen Gebrauch besser zu verstehen, betrachten wir ihre Hauptmerkmale:

Spezialisierte Software und Programme für Unternehmen

Neben den Apps für den Endverbraucher gibt es leistungsstarke Bilderkennungssoftware, die speziell für den Einsatz in Unternehmen und für komplexere Aufgaben entwickelt wurde. Diese Programme bieten oft tiefgreifendere Analysefunktionen und können in bestehende Systeme integriert werden.

Meltwater Image Search: Visual Listening

Meltwater bietet eine spezielle Funktion namens Image Search (auch bekannt als Company Search oder Visual Listening) als Teil ihrer Consumer Intelligence Suite. Diese Software basiert auf modernen Computer Vision Modellen und ist ein Game-Changer im Social Media Monitoring. Sie ermöglicht es Nutzern, nach dem Kontext eines Bildes zu suchen und nicht nur nach reinem Text. Mithilfe eines KI-Algorithmus kann die Plattform Daten über Marken in nonverbalen und nicht-textlichen Inhalten aus News, Blogs und Reddit erhalten. Sie nutzt visuelle KI-basierte demografische Modelle wie Geschlechtererkennung, Altersgruppen und Personendichte, beobachtet, mit welchen bekannten Persönlichkeiten eine Marke in Verbindung gebracht wird, verwendet optische Zeichenerkennung (OCR) und Logoerkennung, um Erwähnungen auf Schildern oder T-Shirts zu finden, erkennt Szenen, Objekte oder sogar visuelle Emotionen und kann feststellen, ob eine Marke in Trending-Memes verwendet wird. Zudem kann die Plattform nicht jugendfreie (explizite) Inhalte erkennen und herausfiltern.

Google Reverse Image Search: Die Web-Basis

Die Web-basierte Google Reverse Image Search (über Google Images) ist ein weiteres mächtiges Werkzeug, das dem Prinzip von Search By Image ähnelt, aber direkt über den Browser zugänglich ist und auf Googles riesigem Bildindex basiert. Mit Google Images (oder Reverse Image Search) finden Sie zusätzliche Informationen über Bilder oder Objekte, indem Sie ein Bild hochladen oder eine Bild-URL eingeben. Wenn Sie beispielsweise ein Foto einer Katze in die Suchmaschine hochladen, erhalten Sie Ergebnisse wie Objekte auf dem Bild, ähnliche Bilder und Websites mit genau diesem Bild oder ähnlichen Bildern. Dies ist ein vielseitiges Tool für jedermann, das aber oft in professionellen Kontexten zur Recherche genutzt wird.

Clarifai: Anpassbare KI-Modelle

Mit der KI-gestützten Computer Vision und Image Recognition Software Clarifai können Unternehmen Bilder, Videos, Texte und Audiodateien verarbeiten. Die Software bietet eine breite Palette von Funktionen, darunter das Herausfiltern unerwünschter Inhalte, die Empfehlung relevanter Produkte für Kunden oder die Verwaltung unstrukturierter visueller Daten. Ein wesentlicher Vorteil von Clarifai ist die Möglichkeit, KI-Modelle für spezifische Anwendungsfälle anzupassen. Das bedeutet, dass Unternehmen die Software trainieren können, um genau die Objekte, Szenen oder Konzepte zu erkennen, die für ihr Geschäft relevant sind, was eine hohe Flexibilität und Spezialisierung ermöglicht.

Imagga: Organisation und Auffindbarkeit

Das Bilderkennungstool von Imagga eignet sich hervorragend zum Sortieren, Organisieren und Anzeigen von Bildern anhand von Kriterien wie Tags oder Kategorien. Es hilft dabei, große Bildarchive strukturiert zu verwalten und Inhalte schnell auffindbar zu machen. Dank einer leistungsstarken API können Entwickler die Funktionalität von Imagga in ihre eigenen Anwendungen integrieren. Dies ermöglicht es beispielsweise, die Auffindbarkeit von Produkten in einer Applikation zu verbessern, die Gesichtserkennung freizuschalten oder automatisch coole Thumbnails für Bilder zu erstellen. Imagga konzentriert sich stark auf die automatische Verschlagwortung und Kategorisierung von Bildern.

Amazon Rekognition: Analyse für Stand- und Bewegtbilder

Die benutzerfreundliche Bilderkennungssoftware von Amazon, Amazon Rekognition, liefert Insights sowohl für Standbilder als auch für Videos. Sie bietet eine breite Palette von Analysefunktionen, die über die reine Objekterkennung hinausgehen. Zu den Funktionen gehören Aktivitätserkennung (z. B. Fußball spielen oder Auslieferung eines Pakets), Gesichtsanalyse (z. B. Erkennung von Lächeln, offenen Augen, Brillen), Moderation von nicht sicheren und unangemessenen Inhalten sowie Texterkennung (z. B. Straßennamen, Bildbeschriftungen, Nummernschilder). Amazon Rekognition ist als Cloud-Service verfügbar und kann leicht in andere Amazon Web Services (AWS) integriert werden, was es zu einer beliebten Wahl für Unternehmen macht, die bereits die AWS-Infrastruktur nutzen.

WhatFontIs: Schriftarten erkennen

WhatFontIs ist, wie der Name schon sagt, ein KI-basierter Schriftfinder und eine großartige Online-Bilderkennungssoftware für GrafikdesignerInnen, BloggerInnen, FotografInnen oder einfach für alle, die wissen wollen, wie die verrückte Schrift heißt, die sie auf einer Website, einem Bild oder einem Dokument gesehen haben. Diese Bilderkennungssoftware ist spielend einfach zu bedienen: Man lädt ein Bild der gewünschten Schriftart hoch oder gibt die URL des Bildes ein und wartet, bis sich die Magie der künstlichen Intelligenz entfaltet. Bei der Bereitstellung des Ergebnisses gibt es zwei Szenarien: Entweder die KI hat die exakte Schriftart gefunden, nach der gesucht wurde, oder, wenn die exakte Übereinstimmung nicht gefunden wird, schlägt sie über 60 Alternativen vor, aus denen man die ähnlichste auswählen kann.

Anyline: Mobiles Scanning und OCR

Anyline ist eine OCR-Software (Optical Character Recognition oder optische Zeichenerkennung), die in jedes kamerafähige Mobilgerät integriert werden kann. Sie ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn man sich einen praktischen Scanner wünscht, der im Arbeitsalltag unterstützt. Anyline ist aufgrund ihrer vielseitigen Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen beliebt. Zum Beispiel in der Energie- und Versorgungswirtschaft eignet sie sich perfekt zum Scannen von Zählerständen, Seriennummern und Barcodes. Im Einzelhandel können Kunden mit der Handykamera Produkte einscannen und Informationen darüber abrufen. In der Logistik können Lieferunternehmen verschiedene Arten von Barcodes auf Paketen sowie ID-Daten sicher erfassen. Anyline ermöglicht das schnelle und genaue Erfassen von Text und Daten direkt über die Gerätekamera.

Aquaforest: Dokumenten-OCR

Wenn es darum geht, eine Vielzahl von Dokumenten in durchsuchbare Formate umzuwandeln, ist Aquaforest eine spezialisierte OCR-Software. Sie erkennt Text in TIFF- und reinen Bild-PDF-Dateien und erstellt daraus durchsuchbare PDF-Dateien. Die Software ist für die Verarbeitung großer Mengen optimiert und verarbeitet Tausende von Seiten pro Stunde. Dabei kann sie auch gleich gewünschte Sicherheitseinstellungen und Metadaten sowie die Standardattribute für das Öffnen der erstellten PDF-Dateien übernehmen. Aquaforest ist somit ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, die große Mengen gescannter Dokumente verarbeiten und durchsuchbar machen müssen.

Vielseitige Anwendungsbereiche

Die Anwendungsbereiche der Bilderkennungstechnologie sind äußerst vielfältig und reichen weit über das einfache Identifizieren von Objekten hinaus:

• Produkterkennung und -suche: Finden von Produkten in Geschäften, Online-Shops oder auf Bildern, oft verbunden mit Preisvergleichen oder Produktinformationen.
• Visuelles Social Media Monitoring: Erkennen von Markenlogos, Produkten oder Aktivitäten in Bildern und Videos auf sozialen Plattformen, um die Markensichtbarkeit zu verfolgen und Trends zu erkennen.
• Inhaltsmoderation: Automatisches Erkennen und Herausfiltern von unangemessenen oder nicht jugendfreien Inhalten in Bildern und Videos.
• Texterkennung (OCR): Extrahieren von Text aus Bildern, wie z. B. auf Straßenschildern, Dokumenten, Visitenkarten oder Nummernschildern.
• Gesichtserkennung und -analyse: Identifizierung von Personen, Erkennung von Gesichtszügen (Alter, Geschlecht, Emotionen) und das Auffinden ähnlicher Gesichter.
• Objektzählung und -verfolgung: Zählen von Objekten in einem Bild oder Verfolgung ihrer Bewegung in Videos (z. B. Personen in einem Geschäft, Fahrzeuge im Verkehr).
• Qualitätskontrolle: Erkennen von Defekten oder Anomalien in Fertigungsprozessen.
• Medizinische Bildanalyse: Unterstützung bei der Diagnose durch Analyse von Röntgenbildern, CT-Scans etc.
• Automatisierung: Steuerung von Robotern oder Fahrzeugen (z. B. selbstfahrende Autos, Drohnen).
• Sicherheit und Überwachung: Erkennung von verdächtigen Aktivitäten oder Objekten in Überwachungsvideos.

Diese Beispiele zeigen, wie Bilderkennung von einem nützlichen Werkzeug für den Endverbraucher zu einer unverzichtbaren Technologie in zahlreichen Industriezweigen geworden ist.

Häufig gestellte Fragen

Rund um das Thema Bilderkennung tauchen oft ähnliche Fragen auf. Hier beantworten wir einige davon basierend auf den bereitgestellten Informationen:

Was ist die beste App, um Fotos zu erkennen?

Es gibt nicht DIE eine beste App. Die Wahl hängt stark davon ab, was Sie erkennen möchten. Für den allgemeinen Gebrauch und eine breite Palette von Objekten und Informationen ist Google Lens aufgrund seiner umfangreichen Datenbasis oft die erste Wahl. Wenn es Ihnen speziell um die Herkunft eines Bildes geht, ist eine Reverse Image Search App wie Search By Image besser geeignet. Für spezielle Anwendungsfälle, wie das Erkennen von Schriftarten (WhatFontIs) oder das Scannen von Dokumenten (Anyline, Aquaforest), gibt es spezialisierte Programme.

Wie genau ist die Bilderkennung?

Die Genauigkeit der Bilderkennung hängt von vielen Faktoren ab: der Qualität des Bildes, der Komplexität des Objekts, der Größe und Qualität der Trainingsdaten des KI-Modells und den Umgebungsbedingungen (Licht, Winkel etc.). Bei weit verbreiteten Objekten und guten Bildern ist die Genauigkeit oft sehr hoch. Bei seltenen Objekten oder schlechten Bildbedingungen kann die Erkennung schwieriger sein. Die Technologie entwickelt sich jedoch rasant weiter, was die Genauigkeit kontinuierlich verbessert.

Sind Bilderkennungs-Apps kostenlos?

Viele der Apps für den Endverbraucher, wie Google Lens, CamFind und Search By Image, sind kostenlos nutzbar. Ihre Geschäftsmodelle basieren oft auf Werbung oder der Sammlung von Nutzerdaten. Spezialisierte Software und Plattformen für Unternehmen, wie Meltwater, Clarifai, Imagga, Amazon Rekognition, Anyline oder Aquaforest, sind in der Regel kostenpflichtige Dienste, die auf Abonnementbasis oder nach Nutzung abgerechnet werden.

Wie unterscheidet sich Bilderkennung von Gesichtserkennung?

Gesichtserkennung ist ein spezialisierter Anwendungsbereich der Bilderkennung. Während Bilderkennung darauf abzielt, eine breite Palette von Objekten, Szenen oder Texten zu identifizieren, konzentriert sich die Gesichtserkennung spezifisch auf das Auffinden und Analysieren menschlicher Gesichter. Sie kann Gesichter identifizieren, bestimmte Merkmale (Alter, Geschlecht, Emotionen) analysieren oder Gesichter in Datenbanken abgleichen.

Fazit

Bilderkennungssoftware und -Tools sind zu einem wichtigen Teil unseres Lebens geworden, sowohl im Privaten als auch im Beruf, und eines ist sicher: Das wird auch in Zukunft so bleiben. Von der schnellen Identifizierung einer unbekannten Pflanze auf Ihrer Wanderung bis hin zur komplexen Analyse visueller Daten für Marketing- oder Sicherheitszwecke – die Möglichkeiten sind schier endlos. Angetrieben durch fortschrittliche Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, ermöglichen diese Tools eine effiziente und oft verblüffend genaue Interpretation der visuellen Welt. Ganz gleich, ob Sie sie nutzen wollen, um die Wünsche und Bedürfnisse Ihrer Kunden besser zu verstehen, um in Echtzeit informiert zu werden, wenn Ihr Unternehmen in einem bestimmten visuellen Kontext erwähnt wird, um zielgerichtete Marketingkampagnen zu erstellen oder einfach nur, um Neugier im Alltag zu stillen – die passende Lösung ist wahrscheinlich bereits verfügbar. Die Technologie der Bilderkennung entwickelt sich stetig weiter und wird zweifellos auch in Zukunft neue und innovative Anwendungen hervorbringen, die unsere Interaktion mit visuellen Informationen verändern werden.

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