Bildsuchtechniken, die Sie kennen sollten

Öffnen Sie jetzt eine beliebige Social-Media-App und zählen Sie, wie viele Sekunden vergehen, bis Sie einen reinen Textblock ohne Bild sehen. Ich bin sicher, Sie werden eine ganze Weile warten! 

Das Internet ist in erster Linie und unwiderruflich ein visuelles Medium. 

Eine geschätzte 14 Milliarden Bilder werden täglich über soziale Medienplattformen geteilt. Die Google-Bildersuche indiziert derzeit schätzungsweise 136 Milliarden Bilder, und Experten gehen davon aus, dass diese Zahl bei dem derzeitigen Tempo der Bilderzeugung bis 2030 auf 382 Milliarden ansteigen könnte.

Unter all diesen Bildern ein wirklich nützliches, korrekt lizenziertes Bild zu finden, das tatsächlich das zeigt, was es zu zeigen vorgibt, ist wirklich schwierig.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr:

• Was die Bildsuche ist und welche Formen sie hat

• Praktische Anleitung zur effektiven Nutzung fortgeschrittener Bildsuchtechniken

• Wie Sie sich vor gefälschten Bildern im Internet schützen können

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Wichtigste Erkenntnisse

• Nützliche Ergebnisse bei der Bildersuche hängen davon ab, wie spezifisch Ihre Schlüsselwörter sind, auf welcher Plattform Sie suchen und welche Filter Sie für Auflösung und Nutzungsrechte verwenden

• Der Durchschnittsbürger stößt in seinen sozialen Medien auf viele Fehlinformationen, für die die umgekehrte Bildersuche ein zu wenig genutztes Instrument ist.

• Kostenlose, qualitativ hochwertige Bilder finden Sie unter Creative Commons-Lizenzen, Openverse, gemeinfreie Sammlungen des Smithsonian, des Metropolitan Museum, der Library of Congress usw.

• Ein nicht nachweisbarer KI-Bilddetektor, der zusammen mit der Rückwärtssuche und der Metadateninspektion verwendet wird, bietet eine starke Verifizierung von KI-generierten Bildern. 

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Was ist eine Bildsuchtechnik?

Eine Bildsuchtechnik ist eine Methode, die es einem Computersystem ermöglicht, Informationen auf der Grundlage von visuellen Inhalten zu finden und abzurufen. 

Als Forscher in den frühen 1990er Jahren begannen, Bildsuchtechniken zu erforschen, war ihr Ansatz nach heutigen Maßstäben lächerlich einfach. 

Christel Faloutsos und seine Kollegen bei IBM waren die Begründer von Abfrage nach Bildinhalt im Jahr 1994.

QBIC könnte Bilddatenbanken anhand von Farbe, Textur und Form durchsuchen. Ein rotes rundes Objekt würde mit anderen roten runden Objekten übereinstimmen. Das war es, mehr oder weniger.

Derzeit gibt es bei der Bildsuche eine erstaunlich große Bandbreite an Ansätzen: 

1. Textbasierte Bildersuche, bei der Sie Schlüsselwörter eingeben und Bilder abrufen, die mit den entsprechenden Metadaten versehen sind - im Wesentlichen das, womit Google Images begonnen hat

2. Inhaltsgestützte Bildsuche, oder CBIR, das den visuellen Inhalt analysiert

3. Umgekehrte Bildsuche, bei der Sie Google Lens und TinEye ein Bild zur Verfügung stellen und das System bitten, visuell ähnliche Bilder zu finden

Effektive Nutzung der umgekehrten Bildsuche

Der grundlegende Mechanismus für die umgekehrte Bildsuche ist recht einfach.

Alles, was Sie tun müssen, ist, das System mit einem Bild zu füttern, entweder durch Hochladen einer Datei oder, im Fall von Google Lens, indem Sie Ihre Handykamera buchstäblich auf etwas in der realen Welt richten.

Es analysiert den visuellen Inhalt und gibt Ihnen die Ergebnisse zurück, die visuell ähnlich sind oder kontextuell mit Ihrem Bild zusammenhängen. 

Aber wie kann man diese Suchtechniken für die Bildähnlichkeit wirklich verbessern? 

Google Lens ist wohl das nützlichste Tool für Verbraucherprodukte, Wahrzeichen und alles, was eine signifikante Webpräsenz haben könnte. 

Hier ist das Ergebnis von Google Lens, wenn wir das Bild des Harvard Law Buildings einfügen:

TinEye wurde speziell für die Suche nach der Herkunft von Bildern entwickelt. Es indexiert Bilder seit 2008 und hat bis heute über 62 Milliarden Bilder in seiner Datenbank gespeichert. 

Yandex Images funktioniert am besten bei der Gesichtserkennung und bei Bildern, die in nicht-englischen, insbesondere osteuropäischen Webbereichen häufiger vorkommen. 

A Studie zur Cybersicherheit 2022 führte einen strengen Black-Box-Vergleich dieser Plattformen durch und stellte fest, dass die Genauigkeit der umgekehrten Bildsuche am höchsten ist: 

• Google: 65%

• Bing: 55%

• Yandex: 50%

In vielen Fällen ist das Bild, das Sie interessiert, mit viel visuellem Rauschen behaftet. Zum Beispiel ein belebter Hintergrund, mehrere Objekte, Menschen, die um das Objekt herumstehen, auf das Sie sich bei Ihrer Suche konzentrieren möchten. 

Achten Sie also darauf, dass Sie sich auf das Thema beschränken, das Sie untersuchen wollen, damit das System nicht durcheinander kommt.

Tipps für die Suche nach qualitativ hochwertigen Bildern

Mit ein paar gezielten Anpassungen bei der Suche und beim Filtern können Sie viel bessere Bilder erhalten als mit einer allgemeinen Suche. 

• Klare Suchbegriffe verwenden

Die Spezifität Ihrer Suchbegriffe hat einen direkten Einfluss auf die Ergebnisse, die Sie erhalten. 

Suchmaschinen ordnen Bilder den Suchanfragen vor allem über die zugehörigen Metadaten und den umgebenden Text zu. Forschung zum stichwortbasierten Abruf von Bildern hat gezeigt, dass explizite und präzise Suchanfragen zu relevanteren Ergebnissen führen. 

Versuchen Sie, sich Ihr Zielbild in mehreren Ebenen vorzustellen. Beginnen Sie mit dem Motiv und fügen Sie dann Beschreibungen für Stil, Umgebung, Stimmung, Beleuchtung und Verwendungszweck hinzu. 

Auch in institutionellen Archiven wie Museen oder Universitäten und auf speziellen Stockfoto-Plattformen finden Sie andere Arten von Bildern als bei einer allgemeinen Websuche. 

Wenn Sie ein historisches Foto suchen, ist Google Images wahrscheinlich nicht das beste Werkzeug, um es zu finden. Die Library of Congress, Europeana oder die frei zugänglichen Sammlungen des Smithsonian sind viel wahrscheinlicher, dass Sie finden, was Sie brauchen.

• Filter nach Bildauflösung

Die Auflösung ist, vereinfacht ausgedrückt, die Größe eines Bildes. Es ist möglich, dass ein Bild in Miniaturgröße gut aussieht, aber beim Druck zu einem pixeligen Durcheinander wird. 

Sie können die Größe des gewünschten Bildes mit den integrierten Suchfunktionen in fast allen Bildsuchprogrammen filtern. Mit der erweiterten Suche von Google Images beispielsweise können Sie die Ergebnisse nach Größe, Format, Nutzungsrechten und vielen anderen Parametern filtern. 

Bei Google Images können Sie auf diese Filter unter “Tools” zugreifen, nachdem Sie eine erste Suche durchgeführt haben. Oder, einfach hier klicken um es auszuprobieren.

Spezielle Suchplattformen für Bilder, wie Unsplash, Pexels und Adobe Stock, sind auf eine hohe Auflösung ausgerichtet. Es ist unwahrscheinlich, dass Sie dort etwas unter einem brauchbaren Wert finden.

Die Auflösung, die Sie benötigen, hängt sehr stark von Ihrem Verwendungszweck des Bildes ab. 

• 72 DPI, d. h. alles über 1000 Pixel, ist die Standardauflösung für die Verwendung im Internet.

• Für einen ganzseitigen Druck eines Bildes benötigen Sie mindestens 300 DPI oder mehr als 2500 x 3500 Pixel.

Das JPEG-Format ist in den meisten Fällen gut geeignet. Wenn Sie ein Bild mit transparentem Hintergrund benötigen, bleiben bei PNG oder TIFF mehr Daten erhalten.

• Urheber- und Nutzungsrechte prüfen

Ein Bild zu finden und es verwenden zu können, sind zwei völlig verschiedene Dinge. 

Nach Angaben von DMCA-Verfolgungsdaten, Auf Bilder entfallen 23% aller urheberrechtsbezogenen Takedown-Anfragen, die größte Kategorie von individuell angegriffenen Online-Inhalten. 

Der sicherste Ort, um brauchbare Bilder zu bekommen, ist, dort zu suchen, wo die Nutzungsrechte von vornherein klar sind. 

Die Creative-Commons-Lizenzierung umfasst ein Spektrum, das von “frei zur beliebigen Nutzung” über “Namensnennung erforderlich” bis hin zu “nur für nicht-kommerzielle Zwecke” reicht.”

Die Creative-Commons-Suchwerkzeug, jetzt Openverse genannt, können Sie Ihre Suche nach der Art der Lizenz filtern. So können Sie Bilder finden, die Ihren Anforderungen entsprechen, ohne sich Gedanken über Berechtigungen machen zu müssen. 

Viele gemeinfreie Bildsammlungen aus institutionellen Archiven sind weithin verfügbar und können kostenlos genutzt werden.

Das Metropolitan Museum of Art hat über 490.000 hochauflösende Bilder in ihrer gemeinfreien Sammlung, die alle ohne Einschränkungen heruntergeladen und weiterverwendet werden können. 

Mit der erweiterten Google-Bildersuche können Sie Ihre Bilder auch nach “Nutzungsrechten” filtern.”

Wie unerkennbare KI die Bildsuche verbessert

Die Diskrepanz zwischen dem, was Menschen finden wollen, und dem, wonach sie tatsächlich suchen, ist seit langem ein anerkanntes Problem bei der Informationsbeschaffung. 

Die meisten Nutzer wissen nicht wirklich, wie sie spezifische Suchanfragen formulieren sollen. Sie können den Undetectable AI Chat nutzen, um die richtigen Schlüsselwörter zu finden, die die Bilder beschreiben, die Ihnen vorschweben, bevor Sie sich an ein Bildsuchprogramm wenden. 

Ein weiteres Problem, mit dem wir bei Bildern konfrontiert sind, ist die Frage, ob sie real sind oder nicht. Eine groß angelegte Studie veröffentlicht auf arXiv analysierte etwa 287.000 Bildbewertungen von über 12.500 Teilnehmern aus aller Welt.

Dabei stellte sich heraus, dass Menschen eine Erfolgsquote von nur 62% hatten, wenn sie versuchten, KI-generierte Bilder von echten Bildern zu unterscheiden.

Der Undetectable AI Image Detector führt eine Analyse auf Pixelebene durch, um nach Mustern in Textur, Rauschen, Farbsättigung und strukturellen Artefakten zu suchen, die statistisch mit generativer KI-Ausgabe in Verbindung stehen. 

Die Erkennung basiert auf dem Pixelinhalt und nicht auf den Metadaten. Wenn also die Metadaten eines Bildes entfernt wurden und kein Wasserzeichen vorhanden ist, können Sie trotzdem den AI-Ursprung erkennen.

Es ist mit allen folgenden Bildgeneratoren kompatibel: 

• DALL-E

• Stabile Diffusion

• MidJourney

• Ideogramm

• Flux

• Bing Image Creator

• GANs

• Nano-Banane (Google DeepMind)

• Seedream

• Adobe Firefly

Vermeidung von gefälschten Bildern im Internet

Schätzungen gehen davon aus, dass über 500.000 deepfakes wurden geteilt auf soziale Medien allein im Jahr 2023. Und das ist nur die synthetische Variante.

Sie berücksichtigt nicht die weitaus größere Menge an echten Fotos, die absichtlich aus dem Kontext gerissen oder aus alten Ereignissen recycelt wurden, um aktuelle Ereignisse falsch darzustellen. 

Nach Angaben von NewsGuard, die Fehlinformationsquellen aufspürt, hat sich die Zahl der KI-gesteuerten Fake-News-Websites im Jahr 2023 verzehnfacht und ist bis 2026 noch weiter gestiegen.

Wenn Menschen nach Bildern zu aktuellen Nachrichten suchen, gehören diese gefälschten, manipulierten Bilder oft zu den am meisten verbreiteten und daher auch zu den am häufigsten indizierten.

Wenn Sie also auf ein Bild stoßen, das starke Reaktionen hervorruft, sollten Sie immer eine Rückwärtssuche durchführen, um herauszufinden, wann es zum ersten Mal verwendet wurde, in welchem Zusammenhang es verwendet wurde, woher das Foto stammt und ob diese Quelle glaubwürdig ist. 

Wir haben auch einen hilfreichen Leitfaden über wie man erkennt, ob ein Bild AI-generiert oder gefälscht ist.

Wenn ein Bild bearbeitet und erneut gespeichert wird, werden die manipulierten Bereiche anders komprimiert als die ursprünglichen Abschnitte. Dies kann durch die Technik der Error Level Analysis (ELA) mit Hilfe des kostenlosen Webtools festgestellt werden, FotoForensics.

Praktische Anwendungen für die Bildsuche

Die Bildersuche hat weitaus mehr Verwendungsmöglichkeiten, als Sie sich vorstellen können. Hier sind einige der praktischen Anwendungen für die Bildersuche:

• Wenn Sie eine Jacke gesehen haben, die Ihnen gefällt, aber keine Ahnung haben, wie sie heißt oder wer sie herstellt, ist das Hochladen eines Fotos unendlich viel direkter als der Versuch, sie in Stichworten zu beschreiben. Die Konversionsrate von Nutzern der visuellen Suche ist 30% höher als die der traditionellen Textsuche beim Online-Shopping. 

• Im Gesundheitswesen helfen inhaltsbasierte medizinische Bildabfragesysteme den Ärzten, radiologische und pathologische Datenbanken nach visuell ähnlichen Fällen zu durchsuchen. 

• Die gesamte Karriere von Journalisten beruht auf der Überprüfung von Fakten. Das Global Investigative Journalism Network hat die Bildrecherche zu einem wichtigen Überprüfungsinstrument im Journalismus erklärt. Sie wird eingesetzt, um die Herkunft von Fotos nachzuvollziehen, Personen auf Bildern zu identifizieren, den ursprünglichen Kontext eines Schauplatzes ausfindig zu machen, visuelle Beweise mit mehreren Quellen abzugleichen usw.

• Google hat SpeciesNet entwickelt, ein quelloffenes KI-Modell, das zur Identifizierung von Wildtieren auf Kamerafallenbildern verwendet wird. Es unterstützt die Bemühungen zum Schutz von Wildtieren, indem es die Identifizierung von Arten anhand von Bildern automatisiert. 

• Sie können auch Folgendes verwenden AI-Bild-Erkennung zur Erkennung von Plagiaten in visuellen Arbeiten in akademischen Kontexten.

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Schlussgedanken

Tools zur Bildersuche gibt es auf jedem Telefon. Allein Google Lens bearbeitet inzwischen 20 Milliarden Suchanfragen pro Monat und wurde in relativ kurzer Zeit von 10 Millionen täglichen Nutzungen aufgestockt. 

Die in diesem Artikel erläuterten Techniken für die erweiterte und umgekehrte Bildsuche sollen Ihnen dabei helfen, die Ihnen zur Verfügung stehenden Werkzeuge optimal zu nutzen.

Außerdem ist die Fähigkeit, ein von einer KI generiertes Bild von einem wirklich von Menschenhand geschaffenen Bild zu unterscheiden, eine grundlegende Fähigkeit für jeden, insbesondere in unserer von KI dominierten Welt. 

Unser Nicht nachweisbare AI analysiert Rauschmuster, Kompressionsartefakte, Farbsättigung und Signale im Frequenzbereich, um Sie von gefälschten Bildern im Internet fernzuhalten.

Probieren Sie es noch heute aus!