Bildverwaltung mit KI

Neben Excire Search 2, dem KI-basierten Fotomanager für Lightroom, bietet das Unternehmen PRC Excire Foto als eigenständige Bildverwaltung mit ansonsten weitgehend gleichem Funktionsumfang an. Michael J. Hußmann sprach mit dem technischen Direktor Dr. Thomas Käster über die Software und die Künstliche Intelligenz, die dahinter steckt. Excire Foto haben wir bereits in DOCMA 95 (ab Seite 114) vorgestellt. Die KI-Experten der Pattern Recognition Company (PRC) arbeiten daran, die Bildanalyse mit neuronalen Netzen im Alltag von Fotografen und Bildbearbeitern nutzbar zu machen. Über die Hintergründe sprach ich mit dem technischen Direktor von PRC, Dr. Thomas Käster. Michael J. Hußmann (MJH): Was unterscheidet Excire Foto von Excire Search? An was für Anwender wenden sich diese Produkte? Dr. Thomas Käster (TK): Beide Produkte unterstützen Fotografen beim Durchsuchen und Verwalten ihrer Fotos. Dabei sind die KI-Funktionalitäten nahezu identisch. Excire Foto richtet sich vor allem an Fotografen, die eine Software zur Fotoverwaltung als Alternative zu Lightroom Classic oder Capture One suchen. Excire Search ist für Nutzer von Adobe Lightroom Classic, so dass auch sie von der innovativen Excire-Technologie profitieren. Es ist also eine Zusatzsoftware für Lightroom Classic, die so in die Adobe-Software integriert ist, dass man nicht permanent zwischen zwei Produkten wechseln muss. Da in Excire Foto erkannte Bildinhalte in Sidecar-Dateien im XMP-Format oder in den Bilddateien selbst gespeichert werden können, arbeitet unsere Software auch mit Capture One oder Lightroom Classic zusammen. Die Schlüsselwörter, Bewertungen und Farben können darin einfach wieder eingelesen werden. Die Informationsübertragung läuft also indirekt über XMP-Dateien oder die Bilddateien. MJH: Nutzt die Software allein die Leistung des Computers, auf dem sie installiert ist, oder greift sie auch auf Cloud-Server zurück? TK: Unsere Produkte laufen komplett lokal auf den Rechnern unserer Kunden und führen dort die nötigen Analyseschritte durch. Eine Übertragung von Fotos in eine Cloud ist zur Analyse nicht notwendig. MJH: Die automatische Verschlagwortung erkennt eine große Zahl von Motiven, auch sehr spezielle wie beispielsweise Gitarren, Trommeln, Orgeln und andere Musikinstrumente. Wie entwickelt man eigentlich eine KI, die so viele verschiedene Objekte erkennt? TK: Da eine moderne KI die Erkennung von Bildinhalten anhand von Beispielen lernt, ist eine gute Datengrundlage die wichtigste Voraussetzung. Dies erfordert zum einen, dass wir für jeden Bildinhalt genug Beispiele haben, und zum anderen, dass die Qualität dieser Daten gut ist. Die Daten müssen auch repräsentativ sein. Beispielsweise sollte ein Objekt aus unterschiedlichen Ansichten und in unterschiedlichen Größen bei unterschiedlichen Beleuchtungen aufgenommen worden sein. Diese Datenmenge haben wir über einen großen Zeitraum selber gesammelt und bezüglich ihrer Qualität beurteilt. Aktuell umfasst unserer Datenbestand circa fünf Millionen Fotos, und unsere KI ist in der Lage, rund 500 verschiedene Motive mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Dabei ist sie zwar nicht immer perfekt und irrt sich manchmal, dies liegt aber an der Schwere der Aufgabe und passiert auch den Systemen von Google und Facebook. Dennoch spart unsere Software Fotografen viel Zeit bei der Organisation ihrer Fotos. Manch verborgener Fotoschatz ist so wieder zum Vorschein gekommen. MJH: Nachdem die Bilddateien einmal analysiert worden sind, was bei großen Bildbeständen naturgemäß seine Zeit dauert, ist die Suche in der Bilddatenbank relativ schnell. Wie beschreibt Excire Foto intern die Bilder – das scheint über eine bloße Verschlagwortung hinauszugehen? TK: Erkannte Bildinhalte werden in unserer Datenbank als normale Schlüsselwörter gespeichert, so dass man diese mit einer klassischen Textsuche durchsuchen kann. Für die Ähnlichkeitssuche und unsere Personensuche berechnen wir für ganze Bilder und Gesichter außerdem sogenannte digitale Signaturen. Dabei handelt es sich um mathematische Beschreibungen, die wir ebenfalls in unserer Datenbank speichern und die die Grundlage für die genannten Suchmechanismen bilden. Im mathematischen Sinne berechnet man bei einer Suche somit Abstände beziehungsweise Ähnlichkeiten von Fotos und Regionen zueinander. Je besser diese Signaturen den Inhalt eines Fotos beschreiben, desto besser sind die Suchergebnisse. Dr. Thomas Käster, CTO der Pattern Recognition Company (PRC) in Lübeck MJH: Neben der Verschlagwortung nach Motivkategorien klassifiziert Excire Foto auch nach fotografischen und bildgestalterischen Kriterien wie Aktfotos, Luftbildaufnahmen, einer ausgeprägten Hintergrundunschärfe, Gegenlichtaufnahmen oder Bildern mit auffälligen Fluchtlinien. Solche Klassifizierungen erscheinen mir sehr nützlich; sind hier Vorschläge von Fotografen eingeflossen? TK: Grundsätzlich sind wir sehr froh über Feedback und Vorschläge unserer Nutzer, welche wir gerne in unsere Produkte einfließen lassen. Im konkreten Fall jedoch haben wir diese Kategorien selber entwickelt, wobei wir Bildinhalte adressieren, die besonders im Kontext der Fotografie und für unsere Nutzer relevant sind. Da viele Excire-Teammitglieder selber gerne fotografieren und eine Leidenschaft für dieses Hobby haben, fiel uns diese Aufgabe recht leicht, zumal wir auch den regelmäßigen Austausch mit Fotografen unseres Netzwerkes pflegen. MJH: Excire Foto kann nicht nur Gesichter von Menschen erkennen, sondern auch Bilder finden, in denen eine bestimmte Person vorkommt. Anders als beispielsweise in Lightroom üblich muss man Personen nicht unbedingt zunächst benennen, um später nach ihnen suchen zu können, denn Excire kann schon allein auf der Basis eines erkannten Gesichts weitere Fotos finden, in denen dieselbe Person abgebildet ist. Was war die Überlegung hinter der Gestaltung dieses Features? TK: Die Gesichtserkennung in Adobe Lightroom hat den Ruf, dass sie nie fertig wird und recht viel Interaktion erfordert. Wir wollten daher eine Lösung zum Finden von Personen entwickeln, die vor allem einfach zu nutzen ist. Da wir mit unserer Ähnlichkeitssuche bereits sehr gute Erfahrungen gemacht hatten, haben wir diesen Ansatz auf die Gesichtserkennung und Personensuche übertragen. Und wer mag, kann den so gefundenen Fotos auch den Namen der entsprechenden Person zuordnen oder sie in Sammlungen speichern. MJH: Wie kommt die Gesichtserkennung mit unterschiedlichen Hautfarben zurecht? TK: Bisher konnten wir keine großen Qualitätsunterschiede bei den Suchergebnissen von Personen mit unterschiedlichen Hautfarben feststellen. Unsere Suche funktioniert davon unabhängig sehr gut. MJH: Kann man schon sagen, in welche Richtung die Weiterentwicklung von Excire Foto geht und was die nächste Version bringen wird? TK: Wir arbeiten bereits intensiv an einer neuen Version unserer Bildanalyse, die Inhalte nicht nur noch besser erkennen wird, sondern auch mehr unterschiedliche Inhalte erkennt als die aktuelle Version. Außerdem möchten wir unsere Nutzer künftig noch stärker bei der Bildauswahl unterstützen. Es soll mit unseren Produkten daher nicht nur möglich sein, misslungene Aufnahmen schnell auszusortieren, sondern umgekehrt auch die besten Aufnahmen mit wenigen Handgriffen zu identifizieren. So bleibt unseren Nutzern mehr Zeit für den kreativen Teil der Fotografie. Darüber hinaus sind Spezialmodule für bestimmte Anwendergruppen wie beispielsweise Hochzeits- oder Naturfotografen geplant. Weitere Infos unter: https://excire.com

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