Automatische Hashtags auch ohne Text bei Google+

Freitag oder frei Tag?

Google+ Karl KratzDa schreibt Karl Kratz seine zweite Freitags-Empfehlung und irgendwem fällt auf, daß Google+ dort automatisch lustigerweise als Hashtag #Zähne vergeben hat.

Und ich schreibe dann so: „Bilderkennung?!“
Darauf kommt als Antwort: „Ich nehme an, wegen dem ‚Zähneputzen‘ im Text.“

Gut, das Wort Zähneputzen steht dort wirklich im Text. Aber auch meine Idee ist nicht so abwegig, wie sie im ersten Moment klingen mag. Google versucht tatsächlich Bildinhalte zu erkennen und setzt ggf. ein entsprechendes Hashtag. Es folgen zwei Beispiele.

Pizza

Mein erstes Beispiel ist diese Pizza:

Lecker Pizza

Am 13. Juli hatte ich das Bild bei Google+ hochgeladen. Der zugehörige Text war nur „Mahlzeit :-)“ und auch der Bilddateiname oder die Metainformationen im Bild geben keinen Hinweis auf eine Pizza. Trotzdem hat Google den Beitrag mit #Pizza verhashtaggt.

Citrus

Schon gut einen Monat eher hatte ich einen anderen meiner Mittagsteller bei Google+ gepostet:

Citrus auf dem Mittagsteller

Hier war nun Google nicht ganz so präzise wie bei der Pizza, aber immerhin wurden die Mandarinensegmente als Zitrusfrüchte erkannt und entsprechend als #Citrus getaggt. Auch bei diesem Bild gab es keine textlichen Anhaltspunkte zum Bildinhalt.

Erkennungsdienst

Schon seit einigen Jahren beschäftigt sich Google mit der Bilderkennung. Das erste massentaugliche Ergebnis der Bemühungen war, wenn ich mich recht entsinne, ein Gesicht-Filter in der Bildersuche.

Aber auch die Suche nach ähnlichen Bildern, weiteren Größen und die „Suche mit Bild“ bringen teils erstaunliche, manchmal auch lustige Treffer hervor. Wobei diese beiden Funktionen nicht unbedigt etwas mit semantischer Bilderkennung zu tun haben, sondern eher statistische Werte ermitteln und verrechnen.

Bildverarbeitung und Bilderkennung sind interessante Themen, bei denen die Entwicklung erst am Anfang steht. Eine auf dem Bild erkannte Pizza oder ein Gesicht mit Zähnen sind zwar ganz nett, aber noch weit von der Erkennung komplexer Szenen und Zusammenhänge entfernt. Da ist noch einiges an Forschungsarbeit mit möglicherweise völlig neuen Lösungsansätzen erforderlich.

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