{"id":2480,"date":"2012-09-27T12:16:29","date_gmt":"2012-09-27T10:16:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.omsag.de\/blog\/?p=2480"},"modified":"2019-01-16T11:45:12","modified_gmt":"2019-01-16T10:45:12","slug":"google-erhalt-patent-fur-objekterkennung-in-videos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.omsag.de\/proxy\/online-marketing-blog\/seo\/google-erhalt-patent-fur-objekterkennung-in-videos\/","title":{"rendered":"Google erh\u00e4lt Patent f\u00fcr Objekterkennung in Videos"},"content":{"rendered":"

Min\u00fctlich werden auf YouTube rund 50 Stunden Videomaterial<\/strong> hochgeladen. Diese Datenmenge sinnvoll zu beschriften, zu kategorisieren und zu verschlagworten ist nach wie vor Aufgabe der Nutzer. Doch das k\u00f6nnte sich wom\u00f6glich bald \u00e4ndern. Google hat nun ein Patent zugesprochen bekommen, das es erm\u00f6glichen soll, Objekte in Videos zu erkennen. So w\u00e4re es denkbar, dass beim Hochladen von Videos Objekte darin erkannt werden, um dem Video automatisch die passenden Schlagworte<\/strong> (auch \u201eTags<\/em>\u201c genannt) zu geben.<\/p>\n

<\/p>\n

Google hat bereits Erfahrung mit Bildern<\/strong><\/h2>\n

Google hat bereits einiges an Erfahrung gesammelt hinsichtlich der Bildverarbeitung. So verwaltet der Suchmaschinenbetreiber Milliarden von Bildern auf seinen Servern, die zum Teil bereits automatisch getaggt werden und innerhalb weniger Sekunden nach zum Suchbegriff relevanten Eintr\u00e4gen durchsucht werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Objekterkennungs-App f\u00fcr Smartphones<\/strong><\/h3>\n

Dar\u00fcber hinaus bietet Google mit \u201eGoggles<\/em>\u201c<\/strong> eine App f\u00fcr Smartphones an, mit der es auch bereits m\u00f6glich ist, Objekte in Bildern zu erkennen. F\u00fcr gew\u00f6hnlich funktioniert das zwar bislang nur mit Sehensw\u00fcrdigkeiten, \u00f6ffentlichen Orten und Geb\u00e4uden, ber\u00fchmten Pers\u00f6nlichkeiten und Malerei, doch auch die Erkennung von Alltagsobjekten schreitet voran.<\/p>\n

Eigener Bildkompressionsalgorithmus<\/strong><\/h3>\n

Google konnte auch mit einem eigenen Kompressionsalgorithmus f\u00fcr Bilder unter Beweis stellen, dass sie gro\u00dfe Fortschritte bei der Verarbeitung von Bilddaten machen. Der WebP<\/strong> (gesprochen \u201eWeppy<\/em>\u201c) genannte Algorithmus und das gleichnamige Umwandlungsprogramm erzeugen bei gleicher Bildqualit\u00e4t deutlich kleinere Bilder als die beiden h\u00e4ufig im Netz genutzten Formate jpg und png. Jpg (auch \u201ejpeg<\/em>\u201c) ist ein verlustbehaftetes Bildformat, das besonders f\u00fcr die Kompression von Landschaftsaufnahmen, Personen und anderen nat\u00fcrlich strukturierten Bildinhalten geeignet ist. Png hingegen speichert verlustfrei ab, erzielt dadurch aber etwas gr\u00f6\u00dfere Dateigr\u00f6\u00dfen. Dieses Format wird in der Regel f\u00fcr Layoutgrafiken verwendet oder f\u00fcr Bilder mit besonders hohen Qualit\u00e4tsanspr\u00fcchen. WebP zielt darauf ab, beide Formate obsolet zu machen und dadurch das gesamte Web zu beschleunigen, indem es bei verlustfreier Komprimierung und einem Alphakanal f\u00fcr Transparenzen, also voller Bildqualit\u00e4t eine kleinere Dateigr\u00f6\u00dfe bietet als ein mit jpg verlustbehaftet komprimiertes Bild.<\/p>\n

Gegeben \u2013 gesucht<\/strong><\/h3>\n

Google hat also offenbar Erfahrung darin, mit gro\u00dfen Bildmengen umzugehen. Auch wei\u00df der Konzern sich und anderen zu helfen, indem er kurzerhand selbst L\u00f6sungen entwickelt, anstatt Vorhandenes lediglich abzu\u00e4ndern. Selbst in der Bildbearbeitung konnte der Suchmaschinenbetreiber bereits Erfahrungen sammeln, beispielsweise durch die Fotoverwaltung Picasa<\/strong>. Die notwendigen Grundlagen sind daher gegeben. Die Objekterkennung ist allerdings ein sehr kompliziertes Thema, das noch einiges mehr erfordert. Google selbst sieht sich in der Lage, diese Herausforderung erfolgreich zu meistern und in Anbetracht der bisherigen Leistungen ist dies auch nicht sehr unwahrscheinlich.<\/p>\n

Welche Anforderungen stellt die Objekterkennung?<\/strong><\/h2>\n

Das menschliche Gehirn<\/strong> erkennt unz\u00e4hlige Objekte in Sekundenbruchteilen, stellt kausale Verbindungen her, speichert die Erinnerung und kombiniert sie mit bereits bestehenden Erinnerungen. Es kennt viele Objekte bereits, kann vergleichen und erh\u00e4lt Bilder mit extrem hoher Aufl\u00f6sung. Diese enthalten genug Informationen, um ein Objekt in unter einer Sekunde zu erkennen und zu klassifizieren.<\/p>\n

Die maschinelle Objekterkennung<\/strong> in Bildern ist jedoch bei Weitem noch nicht so weit. Zum Einen liegt das daran, dass jedes Bild unterschiedlich ist und zum anderen an der im Vergleich zum Gehirn sehr niedrigen Rechengeschwindigkeit. Selbst ein gro\u00dfer Rechnerverbund ist kaum imstande eine solch immense Denk- und Rechengeschwindigkeit hervorzubringen. Auch die Tatsache, dass ein Bild oder Video in der Regel zweidimensional ist, erschwert die Erkennung – in bestimmten Situationen sogar f\u00fcr Menschen. Das ist auf die fehlende Tiefeninformation zur\u00fcckzuf\u00fchren: Ohne diese erscheinen Objekte in Bildern, unabh\u00e4ngig davon ob sie sich bewegen oder stillstehen, gleich weit vom Betrachter entfernt. So muss das Gehirn zwar gleichzeitig zwei Bilder verarbeiten \u2013 eins pro Auge \u2013 doch erleichtert die dadurch gewonnene Tiefeninformation<\/strong> das Extrahieren und Klassifizieren von Objekten deutlich.<\/p>\n

Bei der maschinellen Objekterkennung m\u00fcssen also eine Vielzahl von Faktoren ber\u00fccksichtigt werden, um die korrekte Erkennung zu erm\u00f6glichen. Bei Videos sind neben den Grundfaktoren Farbe und Form unter anderem die Oberfl\u00e4chenstruktur, die Gr\u00f6\u00dfe, Position, Vollst\u00e4ndigkeit (ist das Objekt am Rand angeschnitten?), Geschwindigkeit, Richtung und eine m\u00f6gliche Ver\u00e4nderung dieser Variablen im Vergleich zum Ausgangsbild von Bedeutung. Diese Faktoren m\u00fcssen extrahiert, auf die wichtigsten Informationseinheiten reduziert und danach klassifiziert werden.<\/p>\n

Je mehr dieser Informationen vorhanden sind und je genauer anhand dieser das Objekt mathematisch beschrieben werden kann, umso einfacher ist ein Vergleich mit bekannten Objekten. Ein gro\u00dfes Problem hierbei d\u00fcrfte die stark unterschiedliche Bildqualit\u00e4t der Videos sein. Bei den Nutzern von YouTube sind nach wie vor Webcams und Handykameras oft gew\u00e4hlte Aufnahmeger\u00e4te. Diese bieten in der Regel aber nur sehr schlechte bis mittlere Bildqualit\u00e4t, tr\u00fcbe Aufl\u00f6sung und Detaildichte durch starke Kompression und damit einhergehende Bildartefakte.<\/p>\n

Ein m\u00f6gliches Beispiel<\/strong><\/h3>\n

Das Video eines Kindes<\/strong>, das mit einem Teddyb\u00e4ren<\/strong> spielt: Der Algorithmus erkennt, dass zwei unterschiedliche Objekte zu sehen sind. Er erkennt, dass diese unterschiedliche Farben haben und die Textur verschieden ist. Das Kind hat glatte Haut, also sanfte Farb\u00fcberg\u00e4nge und wenig harte Kontraste, der Teddy hingegen hat eine sehr durchwachsene Struktur, viele harte Kontraste und au\u00dferdem eine ganz andere Farbe. Durch geschicktes \u00c4ndern von Kontrasten, Helligkeit, Saturation und anderen Faktoren aber auch \u00fcber das selektive Ausblenden uninteressanter Fl\u00e4chen, etwa des Hintergrundes, k\u00f6nnen diese beiden Objekte segmentiert werden. Irgendwann kann der Algorithmus feststellen, wo beide Objekte beginnen und aufh\u00f6ren und erkennt schlie\u00dflich \u00fcber die sich im Verlauf des Videos \u00e4ndernde Form, um was es sich handeln k\u00f6nnte.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich ist das kein einfaches Beispiel und ein rollender Ball oder ein Flugzeug am Himmel sind deutlich einfachere F\u00e4lle. Doch mittels geschickter Nutzung der gegebenen Bildinformationen lassen sich sehr viele Details extrahieren und nach eingehender Verarbeitung klassifizieren.<\/p>\n

Wie weit ist das automatische Taggen aller Videos noch entfernt?<\/strong><\/h2>\n

An Techniken zur Objekterkennung<\/strong> wird bereits seit \u00fcber zehn Jahren geforscht. Bei statischen Bildern funktionieren diese bereits erstaunlich gut, wie sich etwa bei der automatischen Nummernschilderkennung und Texterkennung (OCR) erkennen l\u00e4sst. Bei Bewegtbild fehlte bislang jedoch die n\u00f6tige Rechengeschwindigkeit. Google hat allerdings eine so enorme Rechenkraft, dass eine gro\u00dffl\u00e4chige Anwendung der Technologie in durchaus greifbare N\u00e4he r\u00fcckt. Auch hat Google immer wieder bewiesen, dass es f\u00fcr das Unternehmen kein Problem ist, gro\u00dfe Datenmengen<\/strong> zu verwalten und schnell durchsuchbar zu machen. An Geschwindigkeit, Speicher und Zeit wird es also nicht scheitern.<\/p>\n

Diese Technologie w\u00e4re definitiv eine sinnvolle Erg\u00e4nzung f\u00fcr den Nutzer<\/strong>, da es damit m\u00f6glich w\u00e4re, \u00fcber die Tags Videos zu finden, die noch genauer dem entsprechen, was der Nutzer sucht. Dies hinge nat\u00fcrlich davon ab, wie detailliert Google taggt, doch w\u00e4re es grunds\u00e4tzlich vorstellbar, dass auf diese Weise mehr Videos gefunden werden, die dem Suchbegriff entsprechen oder zumindest n\u00e4her kommen.<\/p>\n

Das gro\u00dfe Aber\u2026<\/strong><\/h3>\n

Wie bei vielen neuen Technologien gibt es auch bei der automatischen Objekterkennung Aspekte, die das Bild tr\u00fcben k\u00f6nnten. So ist es beispielsweise bislang nicht m\u00f6glich, die Zusammenh\u00e4nge zwischen Objekten<\/strong> in einer Szene zu erkennen. Wenn Passanten, Laternen, Autos und H\u00e4user zu sehen sind, k\u00f6nnte Google also feststellen lassen, dass es sich um eine Szene in einer Stra\u00dfe handelt. Doch das w\u00e4re letztendlich nur eine Vermutung<\/strong>, da es sich auch um die Spielzeugstadt eines Kindes handeln k\u00f6nnte oder um ein Trickvideo der Werbung. Vieles ist sehr vielf\u00e4ltig interpretierbar<\/strong> und deswegen w\u00e4re vorerst nur mit einer Verschlagwortung der dargestellten Objekte zu rechnen. Kommen gar keine bekannten Objekte vor, weil es sich zum Beispiel um eine Computervisualisierung handelt, w\u00fcsste Google vermutlich gar nicht, was dargestellt w\u00fcrde.<\/p>\n

Ein weiteres Problem k\u00f6nnte sich in Bezug auf den Datenschutz entwickeln. Objekterkennung wird nie perfekt sein, da begrenzt durch die Aufl\u00f6sung nur eine begrenzte Menge Informationen zur Verf\u00fcgung steht. Das kann dazu f\u00fchren, dass Gegenst\u00e4nde oder Lebewesen irrt\u00fcmlicherweise<\/strong> als etwas anderes erkannt werden, was im ung\u00fcnstigsten Fall dazu f\u00fchren kann, dass das Video nicht akzeptiert wird oder sogar der Account gel\u00f6scht wird. Zus\u00e4tzlich w\u00e4re der Datenbestand der Videos mitunter f\u00fcr die Strafverfolgung<\/strong> von Interesse. Ein denkbarer Fall w\u00e4re, dass eine bestimmte Person wegen illegalen Waffenbesitzes gesucht wird und etwa eine Luftpumpe f\u00fcr Fahrr\u00e4der unter ung\u00fcnstigen Umst\u00e4nden zu einer vermeintlichen Waffe werden und den Benutzer damit f\u00e4lschlicherweise ins Visier der Fahnder bringen k\u00f6nnte. Die Beh\u00f6rden w\u00e4ren in diesem Szenario noch nicht einmal auf die Kooperation von Google angewiesen, sondern k\u00f6nnten, dank der automatischen Verschlagwortung, selbst ganz problemlos auf die Suche gehen.<\/p>\n

Pro & Contra Objekterkennung<\/strong><\/h2>\n

Die Objekterkennung bietet also sowohl einige Vorteile, als auch ein paar Nachteile. Welche Seite \u00fcberwiegt?<\/p>\n

Vorteile:<\/em><\/strong><\/h3>\n
    \n
  • Hoher Komfort durch automatisches Taggen<\/li>\n
  • (Wieder)finden schlecht oder falsch beschrifteter Videos<\/li>\n
  • Vermeidung von\u00a0 Tag-Spam<\/li>\n
  • Vielfach passendere Tags<\/li>\n
  • Finden von Videos mit speziellen Inhalten<\/li>\n<\/ul>\n

    Nachteile:<\/em><\/strong><\/h3>\n
      \n
    • Datenschutzbedenken<\/li>\n
    • Falsche oder zu ungenaue Verschlagwortung<\/li>\n
    • Gefahr falschen Verdachts bei falscher Objekterkennung<\/li>\n<\/ul>\n

      Zwar war Google in letzter Zeit h\u00e4ufiger in den Schlagzeilen wegen einiger Kritik am Datenschutz des Unternehmens, doch sollte das k\u00fcrzlich zur Einhaltung des Datenschutzes gegr\u00fcndete \u201eRed Team\u201c einer erneuten Kritik angemessen entgegentreten k\u00f6nnen. Die Vergabe falscher Tags kann mittels gen\u00fcgend hoher Pr\u00e4zision vermieden werden. Auch k\u00f6nnte man, Videos mit bestimmter (schlechter) Qualit\u00e4t gar nicht automatisch taggen.<\/p>\n

      Die Auswirkungen auf SEO<\/strong><\/h2>\n

      F\u00fchrte Google tats\u00e4chlich die automatische Verschlagwortung ein, h\u00e4tte dies auch auf SEO einen Einfluss. Es w\u00e4re vorstellbar, dass Videos mit Produkten bei YouTube hochgeladen werden und Google die entsprechenden Begriffe (z.B. \u201eSchuhe\u201c oder \u201eObst\u201c) extrahiert und die angezeigten Tags f\u00fcr den Uploader, sprich f\u00fcr den SEO oder dessen Kunden, Besucher bedeuten. Es w\u00e4re denkbar, dass dadurch eine ganz neue Art der Werbung<\/strong> entsteht, indem einfach die Produkte gezeigt und von Google praktisch automatisch beschriftet werden.<\/p>\n

      Auf herk\u00f6mmliches OnPage-SEO<\/strong> d\u00fcrfte der Einfluss marginal bis nicht vorhanden sein, ebenso der Einfluss auf das Linkbuilding oder Adwords-Kampagnen. Allerdings k\u00f6nnte mitunter der Besucherfluss zielgerichteter gelenkt werden.<\/p>\n

      Fazit<\/strong><\/p>\n

      Ob Google die Technologie wirklich \u00fcberhaupt f\u00fcr das Taggen der Videos verwendet, ist noch gar nicht sicher. Es d\u00fcrfte sich aber um eines der wahrscheinlichsten Anwendungsgebiete handeln. Wir sind gespannt, was Google mit dem Patent auf die Beine stellt.<\/p>\n

      Was denkst du? Wird die automatische Objekterkennung gro\u00dfen Einfluss haben oder nur eines von vielen netten, aber eher ungenutzten Gadgets werden?<\/strong><\/em><\/p>\n

      LG Mario M.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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