Automatische Bilderkennung Infrarotbild innerhalb von 35 Millisekunden erkennen

Ein Infrarotbild lässt sich von Software schwerer erkennen als ein Bild, das bei sichtbarem Licht entstanden ist. Wissenschaftler sind jetzt in der Lage, mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzwerkes ein Infrarotbild schnell zu identifizieren.

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Spezielle Algorithmen machen es heute einfach, Personen anhand ihrer Fotos in einer Datenbank zu finden. Doch bei einem Infrarotbild ist die Identifizierung etwas komplizierter. Aktuell ist es noch nicht möglich, von einer thermischen Infrarotaufnahme auf eine konkrete Person zu schließen. Solche Aufnahmen spielen gerade im sicherheitskritischen Umfeld eine entscheidende Rolle, beispielsweise um Gefahrenbereiche bei Dunkelheit zu überwachen.

Problematisch für die Entwickler ist die Tatsache, dass Infrarotbilder mit einer deutlich niedrigeren Auflösung aufgenommen werden, als Bilder bei sichtbarem Licht. Bilder von Wärmebildkameras unterscheiden sich zudem deutlich von Aufnahmen mit sichtbarem Licht.

Lernendes Netzwerk vergleicht Bilder

Die KIT-Wissenschaftler Professor Rainer Stiefelhagen und Saquib Sarfraz vom Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) haben hierfür einen Lösungsansatz gefunden. Sie bedienen sich der Methoden der „Deep Neural Networks“, also einer Art der künstlichen neuronalen Netzwerke. Dabei soll das Netzwerk lernen, bei der Betrachtung von Infrarotbildern das dazu passende Bild bei sichtbarem Licht zu erkennen.

Erste Versuche der Wissenschaftler anhand einer Bilddatenbank der Universität von Notre Dame waren erfolgreich. Die Datenbank enthielt 4585 Bilder von 82 Personen, teilweise aufgenommen mit sichtbarem Licht und teilweise in Infrarot. Jedes Bild wurde in mehrere Flächen mit einer geringen Auflösung von 20 Pixel x 20 Pixel aufgeteilt, um die Größe der Datenbank zu erhöhen. Die Bilder der ersten 41 Personen nutzten Stiefelhagen und Sarfraz, um dem Netzwerk ihr Verfahren beizubringen. Die zweiten 41 Personen dienten anschließend als Testlauf.

Infrarotbild innerhalb von 35 ms erkennen

Nach den Tests zeigte sich, dass die Methode der Karlsruher Informatiker die Bilderkennung von Infrarotbildern im Vergleich mit den bisher gängigen Methoden um zehn Prozent verbessern konnte. Die Wissenschaftler schafften es mit Hilfe des Netzwerks ein Infrarotbild in 35 Millisekunden seinem entsprechenden Äquivalent in sichtbarem Licht zuzuordnen – und das bei mehr als 80 Prozent Genauigkeit.

Die Experten sind sich aber sicher, dass sie mit dieser Methode eine noch größere Genauigkeit erreichen könnten. Hierzu müsste man aber zunächst über größere Bilddatenbanken mit sichtbaren und thermischen Infrarot-Aufnahmen verfügen. Damit könnten dann auch komplexere Netzwerke trainiert werden.

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