KI kann Bilder auf verschiedene Weisen erkennen, wobei die Techniken je nach dem spezifischen Anwendungsfall variieren können.
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Faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs): CNNs sind eine Art von KI-Modell, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurde. Sie bestehen aus Schichten von Neuronen, die so angeordnet sind, dass sie Muster und Merkmale in Bildern erkennen können. CNNs lernen, indem sie Bilder durch verschiedene Schichten von Filtern und Pooling-Operationen durchlaufen, wodurch sie schrittweise komplexe visuelle Merkmale extrahieren können.
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Merkmalsextraktion: Bei der Merkmalsextraktion werden bestimmte Merkmale oder Muster in Bildern identifiziert, die zur Klassifizierung oder Analyse verwendet werden können. Dies kann durch Techniken wie Kantenerkennung, Farberkennung oder Texturerkennung erfolgen.
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Deep Learning: Deep-Learning-Modelle, zu denen auch CNNs gehören, verwenden komplexe Netzwerkstrukturen, um hierarchische Darstellungen von Bildern zu erstellen. Diese Modelle können Millionen von Parametern haben, die während des Trainings anhand großer Datensätze optimiert werden, um eine hohe Genauigkeit bei der Bilderkennung zu erreichen.
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Transfer Learning: Transfer Learning ist eine Technik, bei der ein bereits trainiertes KI-Modell auf neue Aufgaben angewendet wird, für die es nicht speziell trainiert wurde. Durch die Verwendung von Transfer Learning können KI-Modelle schneller und mit weniger Trainingsdaten trainiert werden, da sie bereits Wissen über allgemeine visuelle Merkmale besitzen.
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Objekterkennung und -lokalisierung: KI kann nicht nur erkennen, was auf einem Bild zu sehen ist, sondern auch die Position und Ausdehnung bestimmter Objekte im Bild lokalisieren. Dies wird oft durch Techniken wie Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNNs) oder Single Shot Multibox Detector (SSD) erreicht.
Insgesamt basiert die Fähigkeit von KI, Bilder zu erkennen, auf dem Lernen aus großen Datensätzen, der Extraktion relevanter Merkmale und der Anpassung von Modellen an die spezifischen Anforderungen einer Aufgabe.