Glossar

Bilderkennung

Was ist Bilderkennung?

Bilderkennung ist ein Teilgebiet der Computer Vision, in dem Software erkennt, was auf einem Bild zu sehen ist – etwa Objekte, Personen, Text, Logos oder Szenen. Grundlage sind meist neuronale Netze, die an vielen beschrifteten Bildern trainiert wurden. Anwendungen reichen von der Qualitätskontrolle in der Produktion über die Sortierung von Produktfotos bis zur Unterstützung in der medizinischen Bildgebung. Bei Personenbildern sind Datenschutz und mögliche Verzerrungen besonders zu beachten.

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Verwandte Begriffe

Computer Vision

Computer Vision (maschinelles Sehen) ist ein Teilgebiet der KI, in dem Computer Bilder und Videos auswerten. Typische Aufgaben sind das Erkennen und Lokalisieren von Objekten, das Lesen von Text in Bildern oder das Vermessen von Bauteilen. Eingesetzt wird die Technik etwa in der Qualitätskontrolle in der Fertigung, in Fahrassistenzsystemen, in der Logistik oder in der medizinischen Bildgebung.

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Convolutional Neural Network (CNN)

Ein Convolutional Neural Network (CNN, faltendes neuronales Netz) ist eine Architektur neuronaler Netze, die sich besonders für Bilddaten eignet. Es tastet die Eingabe mit kleinen Filtern ab und erkennt in den ersten Schichten einfache Merkmale wie Kanten, in tieferen Schichten komplexere Formen. CNNs prägten die Bilderkennung über viele Jahre und werden etwa zur Fehlererkennung auf Produktfotos oder in der medizinischen Bildanalyse eingesetzt.

neuronales Netz
Bilderkennung
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Instanzsegmentierung

Instanzsegmentierung ist ein Verfahren der Bildverarbeitung, das jedes einzelne Objekt in einem Bild erkennt und pixelgenau abgrenzt. Anders als die semantische Segmentierung unterscheidet sie auch Objekte derselben Klasse: Drei Personen erhalten drei getrennte Masken statt einer gemeinsamen Fläche. Eingesetzt wird sie etwa in der Qualitätskontrolle, der medizinischen Bildgebung, der Robotik oder beim Zählen von Produkten im Regal.

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Optische Zeichenerkennung (OCR)

Optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) wandelt Text in Bildern, etwa in Scans, Fotos oder Faxen, in maschinenlesbaren Text um. Erst danach lassen sich Dokumente durchsuchen, kopieren oder automatisch weiterverarbeiten. Moderne OCR nutzt neuronale Netze und erkennt auch Tabellen, Layouts und teilweise Handschrift. Typische Einsätze sind Rechnungseingang, Archivdigitalisierung und das Auslesen von Formularen; die Qualität hängt stark von der Bildqualität ab.

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