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NIMA: Goog­le stellt KI-Bild­be­wer­tung vor

Die Bildbewertungs-Scores von Google NIMA kommen denen menschlicher Betrachter (in Klammern) in vielen Fällen recht nah.

Künst­li­che Intel­li­genz hält wei­ter Ein­zug in all­täg­li­che Anwen­dungs­be­rei­che, und Goog­le mischt kräf­tig mit: Das Unter­neh­men hat ein künst­li­ches neu­ro­na­les Netz­werk zur Bewer­tung von Bil­dern vor­ge­stellt. Es heißt NIMA und soll unter ande­rem bei der Bild­ver­bes­se­rung helfen.

Jeder hat die­se Erfah­rung schon ein­mal gemacht: Bil­der sind nicht nur aus objek­ti­ven Gesichts­punk­ten her­aus zu bewer­ten – sie sind vor allem Geschmacks­sa­che. Genau die­ser Her­aus­for­de­rung will sich Goog­le bei der Bewer­tung von Bil­dern stel­len und hat sein Sys­tem NIMA (Neural Image Assess­ment) mit bei­den Fer­tig­kei­ten aus­ge­stat­tet: der Bewer­tung nach tech­nisch-ästhe­ti­schen und sub­jek­ti­ven Betrachtungsweisen.

Um es dem Netz­werk zu ermög­li­chen, für ein Bild eine Wer­tung (NIMA-Score) zwi­schen 1 und 10 zu ver­ge­ben, wur­de es vor­ab mit Bil­dern aus einer Daten­bank für Aes­the­tic Visu­al Ana­ly­sis (AVA) gefüt­tert. Die­se wur­den jeweils von rund 200 Men­schen bewer­tet, wie es auf Goo­g­les haus­ei­ge­nem Blog wei­ter heißt. NIMA ist nun in der Lage, die­se antrai­nier­te, sub­jek­ti­ve Bewer­tung bei der Ver­ga­be sei­nes Scores mit­ein­flie­ßen zu las­sen. Das Resul­tat: Das Netz­werk kommt bei der Ein­stu­fung von Bil­dern in vie­len Fäl­len nah an die Punkt­zahl her­an, die ein ver­sier­ter Betrach­ter dem jewei­li­gen Bild geben würde.

Künst­li­che Intel­li­genz zur Bildverbesserung

Wie Goog­le fer­ner berich­tet, habe NIMA sei­ne Fähig­kei­ten auch bei wei­te­ren Bild­da­ten­ban­ken bestä­ti­gen kön­nen. Eine denk­ba­re Ein­satz­mög­lich­keit erge­be sich etwa im Bereich der Bild­ver­bes­se­rung. Das Netz­werk sorgt neben den Scores für ent­spre­chen­de Deep-CNN-Fil­ter, die opti­ma­le Ein­stel­lun­gen etwa bei Hel­lig­keit, Glanz­lich­tern oder Schat­ten vor­neh­men. Das Ergeb­nis sei­en Bil­der­ver­sio­nen, die gegen­über den Ursprungs­fo­tos wahr­nehm­bar an ästhe­ti­scher Qua­li­tät gewinnen.

Eine wei­te­re NIMA-Funk­ti­on könn­te dazu die­nen, dass der Nut­zer aus einer Rei­he von Fotos schnell und voll­au­to­ma­tisch das bes­te aus­wäh­len kann. Auch beim Foto­gra­fie­ren selbst könn­te das Netz­werk über Live-Infor­ma­tio­nen dem User wich­ti­ge Feed­backs lie­fern. KI und Foto­gra­fie – für die Zukunft eine viel­ver­spre­chen­de Kombi.

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