Die Stichwortsuche nach Bildern war gestern. Jetzt ermöglicht die Bildagentur Shutterstock mithilfe computergestützter Bilderkennungstechniken eine noch schnellere Bildsuche. Statt der Eingabe von Suchbegriffen wird ein Foto hochgeladen und automatisch nach ähnlichen Bildern gesucht. In Kürze soll die semantische Suche auch für Videos möglich sein.
Als einer der weltweit führenden Anbieter von Bildern, Videos und Musik hat Shutterstock eine innovative Such- und Bilderkennungsfunktion vorgestellt. Die Funktion zur umgekehrten Bildsuche und zur Suche sich ähnelnder Bilder auf Basis eines neu entwickelten, neuronalen Netzwerks stellt eine innovative Alternative zur herkömmlichen Bildrecherche über Suchbegriffe dar. Mit ihr können Shutterstock-Kunden ganz einfach ein favorisiertes Bild der Shutterstock Kollektion oder jeder anderen Quelle hochladen. Dieses wird durch einen ausgefeilten Algorithmus analysiert, damit die Suchfunktion dann ähnliche Bilder anzeigen kann.
„Wir treiben die Entwicklung branchenführender Technologien stark voran und verbessern unser Angebot kontinuierlich. Bei einer umfangreichen Kollektion wie der von Shutterstock ist das schnelle und exakte Finden gesuchter Inhalte besonders wichtig. Die stetige Weiterentwicklung unserer Suchfunktionen und der Bilderkennung begründen den Erfolg unseres Unternehmens“, so Anshu Aggarwal, Chief Technical Officer bei Shutterstock. „Das Ganze dann auf Video zu übertragen, ist ein echter Durchbruch. Die Technologie lernt selbständig weiter und erkennt, was ein Bild oder Video ausmacht, womit sich wiederum völlig neue Möglichkeiten eröffnen. Wir wissen, dass wir bei der Auswertung des maschinellen Lernens zwar noch an der Oberfläche kratzen, aber wir werten gewonnene Erkenntnisse weiter aus und werden diese für unsere Kunden einsetzen.“
Computer Vision bzw. maschinelles Sehen beschreibt die computergestützte Fähigkeit, die Hauptcharakteristika von Bildern numerisch zu bestimmen und das sowohl optisch als auch inhaltlich konzeptionell. Die Technologie hilft, relevante Inhalte zu identifizieren und anzuzeigen und stützt sich weniger auf Metadaten wie Keywords oder Tags, sondern auf die in Bildern vorhandenen Pixeldaten.
Shutterstocks Computer Vision-Team hat die jetzt zum Einsatz gebrachte Technologie komplett hausintern entwickelt und getestet. Das Unternehmen arbeitet seit einem Jahr daran, die zahlreichen Herausforderungen rund um die visuelle Bildsuche zu lösen.
