Computer Vision: Bilderkennung und Deepfake Detektion

In der heutigen Welt sind Bilder allgegenwärtig – von Selfies über Satellitenaufnahmen bis hin zu medizinischen Scans. Doch wie gelingt es Maschinen, diese Bilder zu analysieren und zu verstehen? Genau hier setzt Computer Vision an: Ein faszinierender Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der Maschinen befähigt, visuelle Informationen wie der Mensch zu interpretieren. In diesem Artikel erfährst du, was diese Methode ist, wie siefunktioniert und welche praktischen Anwendungen von der Bilderkennung bis zur Deepfake Detektion existieren. Wenn du wissen möchtest, wie wir das Beitragsbild erstellt haben und selbst ausprobieren möchtest, was mittels Bildgenerierung alles möglich ist, schau auf der Seite ThisPersonDoesNotExist vorbei.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision (deutsch: maschinelles Sehen) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich darauf konzentriert, Computern das Sehen und Verstehen von Bildern und Videos beizubringen. Das Ziel ist es, aus visuellen Daten (wie Fotos oder Videos) automatisch Informationen zu extrahieren, zu interpretieren und gegebenenfalls Handlungen abzuleiten.

Ein klassisches Beispiel ist die Gesichtserkennung, wie sie bei Smartphones für das Entsperren verwendet wird. Doch der Bereich des maschinellen Sehen kann noch viel mehr: von der Identifikation von Krebszellen auf Röntgenbildern bis zur Steuerung autonomer Fahrzeuge.

Wie funktioniert Computer Vision?

Die Methode basiert auf Machine Learning und Deep Learning. Hier ein vereinfachter Überblick über die wichtigsten Schritte: Datenerfassung: Bilder oder Videos werden gesammelt und als Eingabedaten bereitgestellt. Vorverarbeitung: Man zerlegt die Bilddaten in Pixelinformationen und normalisiert diese. In dem Rahmen passt man Helligkeit, Kontrast oder Farbwerte an. Merkmalsextraktion: Algorithmen erkennen wichtige Merkmale im Bild wie Kanten, Formen oder Muster. Modelltraining: Man lernt ein Machine Learning Modell (meist ein Neuronales Netz) mithilfe von Trainingsdaten an. Hierbei lernt das Modell, bestimmte Muster zu erkennen und zu klassifizieren. Interpretation: Nach dem Training kann das Modell neue Bilder analysieren und vorhersagen, was auf dem Bild zu sehen ist.

Beispiel-Tools und Frameworks:

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) TensorFlow PyTorch Keras

Wichtige Anwendungen

1. Bilderkennung (Image Classification)

Bei der Bilderkennung geht es darum, Objekte in einem Bild zu identifizieren und klassifizieren. Beispiele: Tiererkennung: Ein KI-Modell erkennt, ob auf einem Bild ein Hund oder eine Katze zu sehen ist. Medizinische Diagnostik: KI-Systeme können Anomalien in Röntgenbildern erkennen, wie Tumore oder Frakturen.

2. Objekterkennung und -lokalisierung

Hier geht es darum, wo sich bestimmte Objekte im Bild befinden. Anwendungen: Autonome Fahrzeuge: Erkennen von Fußgängern, Straßenschildern und anderen Fahrzeugen. Sicherheitsüberwachung: Identifikation von ungewöhnlichen Verhaltensmustern auf Überwachungsvideos.

3. Bildersegmentierung

Man unterteilt bei der Segmentierung Bilder in mehrere Regionen oder Segmente, um gezielt bestimmte Bildbereiche zu analysieren. Anwendungen: Medizinische Bildgebung: Segmentierung von Organen oder Geweben. Satellitenbilder: Analyse von Landnutzung und Umweltveränderungen.

4. Optische Zeichenerkennung (OCR)

OCR-Modelle können Text aus Bildern extrahieren und interpretieren. Beispiele: Dokumentenverarbeitung: Automatisches Auslesen von Rechnungen oder Formularen. Kennzeichenerkennung: Automatisches Lesen von Fahrzeugkennzeichen bei Mautstationen.

5. Deepfake-Detektion

Deepfakes sind manipulierte Bilder oder Videos, die mithilfe von KI erstellt werden. Sie können so realistisch wirken, dass sie schwer von echten Aufnahmen zu unterscheiden sind. Wusstest du, dass es ein Tool gibt, um Deepfakes zu erkennen? Vaarhaft leistet damit einen wertvollen Beitrag zur Betrugsprävention.

Welchen Mehrwert bietet Computer Vision?

KI-Modelle analysieren kleinste Abweichungen und Artefakte, die beim Erstellen von Deepfakes entstehen. So können sie gefälschte Inhalte identifizieren. Anwendungsbeispiel: Medienprüfung: Plattformen wie Facebook und YouTube nutzen Computer Vision zur Identifizierung gefälschter Videos. Forensik: Ermittler nutzen CV, um die Echtheit von Bildmaterial zu überprüfen.

Fazit zu Computer Vision

Computer Vision ist ein unglaublich spannendes Feld der Künstlichen Intelligenz, das immer mehr Einzug in unseren Alltag hält. Von der einfachen Bilderkennung bis zur komplexen Deepfake-Detektion – die Einsatzmöglichkeiten sind nahezu grenzenlos. Wenn du dich für Data Science oder Machine Learning interessierst, lohnt es sich, in die Grundlagen von CV einzutauchen. Mit Tools wie OpenCV oder TensorFlow kannst du schnell erste eigene Projekte umsetzen. Wenn du diese Kenntnisse erlernen möchtest, schau dir doch mal unseren Artikel zum Thema Data Science Bootcamps an.