KI-Bilderkennung: Wie funktioniert Image Recognition?
KI-Bilderkennung ist eine Technologie, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Objekte, Personen, Texte und andere Inhalte in Bildern automatisiert zu erkennen, zu analysieren und einzuordnen. Je nach Verfahren lassen sich ganze Bilder klassifizieren, einzelne Objekte lokalisieren oder Texte aus Bildern auslesen.
Wie funktioniert KI-Bilderkennung?
Die Bilderkennung oder Image Recognition bezeichnet Verfahren, mit denen Computer Inhalte in Bildern automatisiert analysieren. Je nach Aufgabe klassifiziert ein Modell beispielsweise ein gesamtes Bild, erkennt und lokalisiert einzelne Objekte oder liest Text aus einem Bild aus. So lassen sich beispielsweise Objekte wie Pflanzen identifizieren oder Produkte per Foto suchen. Auch Gesichter und Personen lassen sich technisch erkennen.
Die Analyse basiert im Bereich der künstlichen Intelligenz auf Machine Learning und damit auf tiefen neuronalen Netzen. Dabei lernen die Modelle relevante Merkmale während des Trainings aus den bereitgestellten Daten. Verbreitete Architekturen für die Bildverarbeitung sind unter anderem Convolutional Neural Networks (CNNs) und Vision Transformer. Zunehmend kommen auch Hybridmodelle zum Einsatz, die beide Ansätze kombinieren, sowie multimodale Foundation-Modelle wie CLIP, die Bild- und Textverständnis miteinander verbinden.
Dabei läuft die Entwicklung eines Modells meist wie folgt ab:
- Sammlung von Daten: Für das Training werden Bilddaten benötigt. Beim überwachten Lernen sind die Bilder mit Informationen versehen, die dem Modell vorgeben, welche Klassen oder Objekte darauf zu sehen sind.
- Vorverarbeitung: Um die Bilddaten für das Training vorzubereiten, lassen sich beispielsweise Bildgröße und Wertebereiche vereinheitlichen. Auch Varianten der vorhandenen Bilder können erzeugt werden, um die Trainingsdaten vielfältiger zu gestalten.
- Merkmalslernen: Moderne Deep-Learning-Modelle lernen relevante Merkmale wie Kanten, Formen oder Texturen während des Trainings weitgehend selbstständig. Eine separate manuelle Definition dieser Features ist daher nicht immer erforderlich.
- Modelltraining: Mit den vorbereiteten Daten wird das Modell trainiert. Zum Einsatz kommen beispielsweise CNNs oder Vision Transformer. Häufig werden bereits vortrainierte Modelle genutzt und für den gewünschten Anwendungsfall angepasst.
- Auswertung: Nach dem Training verarbeitet das Modell neue, unbekannte Bilddaten. Je nach Aufgabe gibt es beispielsweise eine Bildklasse, erkannte Objekte mit ihrer Position oder ausgelesenen Text zurück.
- Validierung und Feinabstimmung: Die Leistung des Modells wird mit Daten überprüft, die nicht für das eigentliche Training verwendet wurden. Bei Bedarf lässt sich das Modell anschließend für den jeweiligen Einsatzbereich weiter anpassen.
- Idee per Chat beschreiben
- Domain, E-Mail und EU-Hosting inklusive
- 30 Tage Geld-zurück-Garantie
Welche Anwendungsgebiete hat KI-Bilderkennung?
KI-Bilderkennung wird mittlerweile in vielen Industrien und alltäglichen Anwendungsfällen genutzt, oftmals ohne dass Verbraucherinnen und Verbraucher dies direkt bemerken. Zu den wichtigsten Bereichen gehören unter anderem:
- Gesundheitswesen: KI-Bilderkennung kann medizinisches Fachpersonal bei der Auswertung von Bilddaten unterstützen. In der Radiologie lassen sich beispielsweise Röntgenaufnahmen oder MRT-Bilder analysieren, um auffällige Strukturen zu erkennen.
- Sicherheit und Überwachung: Bilderkennung lässt sich zur Verifikation oder Identifikation von Personen einsetzen, etwa bei Zugangssystemen. Für biometrische Anwendungen gelten besondere rechtliche Vorgaben. Die KI-Verordnung der EU verbietet bestimmte biometrische Praktiken und beschränkt insbesondere die biometrische Echtzeit-Fernidentifizierung in öffentlich zugänglichen Räumen zu Strafverfolgungszwecken auf eng definierte Ausnahmefälle.
- Mobilität: KI-gestützte Bilderkennung ist ein wichtiger Bestandteil von Fahrerassistenzsystemen und automatisiertem Fahren. Kameras liefern beispielsweise Informationen zu Verkehrszeichen, Fahrspuren, Fahrzeugen, Personen und Hindernissen. Je nach System werden die Kameradaten mit Informationen weiterer Sensoren kombiniert.
- Industrie: In der Fertigung lässt sich Bilderkennung zur automatisierten Qualitätskontrolle einsetzen. Fehlerhafte Waren oder Bauteile können dadurch bereits während des Produktionsprozesses erkannt und aussortiert werden.
- Landwirtschaft: Bilderkennung kann dabei helfen, den Zustand von Pflanzen zu beurteilen und beispielsweise Reifegrade oder sichtbare Anzeichen von Krankheiten und Schädlingsbefall zu erkennen. Kameras oder Drohnen ermöglichen es, auch größere Flächen bildbasiert zu erfassen.
- Robotik: Besonders relevant ist die Verbindung von visueller Wahrnehmung und Robotik. Roboter nutzen Kameradaten, um ihre Umgebung, Objekte und Menschen zu erfassen und darauf zu reagieren. Das betrifft neben Fertigung und Logistik inzwischen auch Healthcare-Robotik und humanoide Systeme
- Content-Moderation: KI-Bilderkennung kann Bilder und Videos auf Social-Media-Plattformen automatisiert analysieren und dabei potenziell problematische Inhalte wie Gewalt, Nacktheit oder andere unerwünschte Darstellungen erkennen. Solche Systeme unterstützen die Moderation, indem sie auffällige Inhalte markieren, priorisieren oder abhängig von den Plattformregeln automatisch einschränken.
Was sind die Chancen und Risiken von KI-Bilderkennung?
Image Recognition kann in vielen Bereichen Abläufe beschleunigen und automatisieren. Wie zuverlässig die Ergebnisse ausfallen, hängt jedoch stark vom verwendeten Modell, der Qualität der Daten und dem jeweiligen Anwendungsfall ab. Neben den Chancen sind deshalb auch Risiken mit dem Einsatz von KI-Bilderkennung verbunden.
Chancen von Image Recognition
- Höhere Effizienz und konsistente Auswertung: Automatisierte Bildanalysen können große Datenmengen in kurzer Zeit auswerten und Prozesse dadurch beschleunigen. Wie genau die Ergebnisse ausfallen, hängt vom verwendeten Modell, der Datenqualität und dem jeweiligen Anwendungsfall ab.
- Innovationskraft und neue Prozessstufen: Bilderkennung ist eine wichtige Komponente automatisierter Fahrfunktionen. Ebenso lassen sich damit einzelne Schritte in Fertigungsprozessen oder in der landwirtschaftlichen Produktion automatisieren.
- Personalisierte Kundenerlebnisse: KI-Bilderkennung kann den Einkaufsprozess offline und online individualisieren und dabei helfen, Kundenanforderungen gezielter zu berücksichtigen.
- Verbesserte Sicherheitsumgebungen: Bilderkennung kann dabei helfen, relevante Objekte oder Ereignisse schneller zu erkennen. Gerade bei der Analyse von Personen müssen jedoch Datenschutz, mögliche Fehlentscheidungen und rechtliche Vorgaben berücksichtigt werden.
- 100 % DSGVO-konform und sicher in Deutschland gehostet
- Die leistungsstärksten KI-Modelle auf einer Plattform
- Kein Vendor Lock-in durch Open Source
Risiken der AI Image Recognition
- Datenschutz und Privatsphäre: Bei der Erfassung und Analyse von Personen können personenbezogene und insbesondere biometrische Daten verarbeitet werden. Je nach Anwendung ergeben sich daraus besondere Anforderungen an Datenschutz, Zweckbindung, Zugriffsschutz und die rechtliche Grundlage der Verarbeitung.
- Diskriminierung und Trainingsbias: Die Fehlerquoten von Gesichtserkennungssystemen können sich je nach Algorithmus, Bildqualität und demografischer Gruppe unterscheiden. Nicht repräsentative oder unausgewogene Daten können solche Unterschiede verstärken. Gerade bei sensiblen Anwendungen sind deshalb geeignete Tests, eine passende Datenbasis und menschliche Kontrolle wichtig.
- Fehlende Transparenz: Systeme zur KI-Bilderkennung können komplex sein. Dadurch lässt sich unter Umständen nur schwer nachvollziehen, welche Merkmale für ein bestimmtes Ergebnis ausschlaggebend waren. Bei Entscheidungen mit Auswirkungen auf Personen ist die Nachvollziehbarkeit deshalb besonders relevant.
- Anfälligkeit für Missbrauch: Bilddaten und insbesondere biometrische Informationen können sensible Daten darstellen. Unzureichend geschützte Systeme und Datenbestände können zum Ziel von Angriffen oder missbräuchlicher Nutzung werden. Auch deshalb sind geeignete technische und organisatorische Sicherheitsmaßnahmen wichtig.
Fazit: AI Image Recognition muss verantwortungsvoll eingesetzt werden
Die Chancen der Image Recognition sind branchenübergreifend groß und bieten für unterschiedliche Bereiche erhebliche Optimierungsmöglichkeiten. Ein verantwortungsvoller Einsatz setzt jedoch voraus, dass die eingesetzten Systeme für ihren jeweiligen Zweck zuverlässig geprüft werden und Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und geltendes KI-Recht berücksichtigt werden. Besonders bei biometrischen Anwendungen gelten nach der europäischen KI-Regulierung zusätzliche Beschränkungen und Pflichten.
Bereits bei der Entwicklung und beim Training sind eine geeignete Datenbasis, transparente Prozesse und regelmäßige Tests wichtig. So lassen sich Fehler und Verzerrungen besser erkennen und die Qualität eines Systems für den jeweiligen Einsatzbereich überprüfen. Bei Anwendungen mit möglichen Auswirkungen auf Personen sollte außerdem eine angemessene menschliche Kontrolle vorgesehen werden.
Reviewer
Melissa Senn
Melissa Senn ist seit 2016 bei IONOS und fokussiert sich im Digital Guide auf die Bereiche Website, E-Commerce, Social Media sowie KI. Als Digitalstrategin nutzt sie ihre umfassende SEO- und GEO-Erfahrung, um komplexe technologische Trends in praxisnahe Inhalte zu verwandeln.