Bilderkennung – Was bedeutet es für Unternehmen und das Marketing?

Die Bilderkennung hat sich in den letzten Jahren stark entwickelt und bietet neue Möglichkeiten

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Es gibt viele Nachrichten um „computer vision“ aka Bilderkennung. Obwohl es meist in einem grossen futuristischen Licht steht, ist Bilderkennung nur das erkennen und verstehen von Bilder wie sie auch der Mensch wahrnehmen würde. Also wenn wir ein Bild einer weissen Katze sehen würden, dann wissen wir das es sich um eine Katze mit einem weissen Fell handelt, was für den Computer aber nur irgendwelche helle und dunkle Pixel sind.

Auswirkungen von Bilderkennung auf Unternehmen und das Marketing

Das Internet wird immer mehr mit Bildern und Videos befüllt. Nutzer generieren viele Informationen und das kann auch Rückschlüsse auf ihre Identität, Marken-Präferenzen, Einkaufsgewohnheiten, Kleidungsstil und vieles mehr gemacht werden.

Bis jetzt sind der Bilderkennung noch einige Limitationen gesetzt, doch es gibt schon Fortschritte die zeigen wie effizient Bilderkennung genutzt werden kann um Rückschlüsse zu gewinnen.

Bilderkennung von Facebook zu „dog person or cat person“

Wie mächtig eine Bilderkennung sein kann, ist an einer Studie von Facebook zu sehen. Dabei wurden 160.000 Leute aus den USA analysiert um aussagen treffen zu können, das „dog people“ durchschnittlich 26 mehr Freunde haben und „cat people“ zu mehr Events eingeladen werden als ihre Hunde-liebendenden Freunde.

Doch wie hat Facebook so einen Rückschluss machen können? Es wird die technologie des Hilfesystems für Blinde genutzt um die Alben der Nutzer zu scannen und dabei zu sehen ob jemand einen Hund oder eine Katze besessen hat. Durch diese Objekterkennung in den Bildern konnten wertvolle Daten gewonnen werden, die somit vergleichbar sind.

Eine App die dein Outfit kennt

Die Firma Markable hat dabei eine App entwickelt, die es schafft aus einer Datenbank von über 20 millionen Artikeln aus 800 verschiedenen Marken die Kleidung zu finden. So erkennt die App mittels Bilderkennung die Farbe, Typ, Material und Ärmellänge der fotografierten Kleidung erkennen. Dies wird dann mit der Datenbank abgeglichen und daraus werden dann Vorschläge gemacht für das gleiche Produkt oder optisch ähnliche Produkte.

Preise vergleichen mit einem einfachen Foto

Wer schon mal in einem Laden gestanden ist und sich gefragt hat ob das Produkt überteuert ist, weiss wie schwierig es sein kann händisch zu suchen und vergleichen. Deshalb hat Google und eBay jeweils eine App entwickelt, die hilft dies für dich zu übernehmen.

Während RedLaser von eBay in Barcode Scanner ist, der Preise vergleicht, geht Google mit ihrer Google Shopper App einen Schritt weiter. Man macht ein Foto von dem Produkt und Google verwendet ihre eigene hochentwickelte Bilderkennung um Produkte zu finden und zu vergleichen.

OCR und ICR war gestern, heute kommt Bilderkennung

OCR und ICR sind Technologien die Schriften erkennen und auch diese in Maschinen-Verständliche Sprache umsetzen. So kann man beispielsweise mit der Google Translate App einen Text mit der Kamera live erfassen und direkt am Bildschirm wird dieser dann übersetzt. Baidu ist in noch einen Schritt weiter gegangen mit ihrer App die Chinesisch übersetzt – aber direkt von Bildern.

Beispielsweise braucht man einen Regenschirm und man weiss das Wort nicht in englisch, nimmt man das App und fotografiret einen Regenschirm. Das App erkennt diesen Regenschirm und gibt das chinesische Wort für Regenschirm aus.

Armut aufdecken und erkennen

Ein weiteres Beispiel für die Möglichkeiten der Bilderkennung liegen bei dem Aufdecken von Armut. Bis jetzt nutzt man Satelitenbilder die in der Nacht gemacht worden sind. Denn mehr Lichter bei Nacht bedeuten wahrscheinlich auch höheren Wohlstand.

Wissenschaftler aus Standford haben jedoch jetzt eine Bilderkennung entwickelt die Bilder verwendet, die am Tag geschossen worden sind. Die Bilderkennung soll dabei helfen Dinge wie Strassen, Felder, Infastruktur, höhe der Häuser und vieles mehr zu erfassen um so eine relaive Aussage treffen zu können über den Reichtum einer Region.

Implikationen der Bilderkennung für Unternehmen

Zwischen den Beispielen „Dog or cat person“ und Bilderkennung zur Erfassung der Armut einer Region, ist natürlich ein breiter Spielraum. Die praktischen Anwendungen liegen dazwischen und können uns auch im Business-Alltag helfen. Beispielsweise sind solche Technologien von Nutzen, wenn es darum geht Personen zu erkennen, Marken auf Bildern zu scannen und diese im Social Media auszuwerten oder auch eigene Produkte zu entwickeln die intelligenter mit Videos und Bildern umgeht.

Speziell das Marketing kann stark von dieser Entwicklung profitieren, da Bilder meist wesentlich mehr Informationen über die Präferenzen von Konsumenten preisgeben als diese von sich aus sagen würden. Speziell in einem Umfeld wo viele Nutzer freiwillig hunderte und tausende Fotos posten, können Erkenntnisse über die favorisierten Ferienorte, Kleidungsmarken, ob Hund- oder Katzen-Person und vieles mehr aufschlussreich sein.

Doch so stark die Versuchung auch ist, Facebook, Twitter & Co. Daten auszuwerten um effektiveres Marketing zu betreiben oder neue Produkte zu entwickeln die mit diesen Daten arbeiten, so gross ist auch die Gefahr in Datenschuzt- Probleme zu laufen.