Der ultimative Leitfaden zur KI-Gesichtserkennung

Wahrscheinlich nutzen Sie KI-Gesichtserkennung häufiger, als Sie glauben.

Die Fotosuche auf Ihrem Smartphone, Tagging in sozialen Medien und selbst der verwischte Hintergrund Ihrer bevorzugten virtuellen Konferenzsoftware setzen KI-Gesichtserkennung ein. Fotos und Bilder dienen dabei als Grundlage für die Identifikation und Analyse von Gesichtern durch KI, wodurch eine effiziente und sichere Identitätsprüfung ermöglicht wird.

Der Clou an dieser Technologie ist aber, dass sie Ihre Teams dabei unterstützt, Inhalte schnell zu finden und zu nutzen. Die Funktion der KI-Gesichtserkennung ermöglicht es, Bilder und Fotos gezielt zu analysieren und zu personalisieren, sodass relevante Inhalte schneller identifiziert und genutzt werden können.

Um mit dem steigenden Bedarf an Inhalten Schritt zu halten, sind KI-Tools unerlässlich.

Die gesamte Lebensdauer von Inhalten, von der Erstellung über die Suche und Bearbeitung bis hin zur Verwaltung und Freigabe, muss schneller und intuitiver werden. Moderne KI-Gesichtserkennung unterstützt dabei verschiedene Formate wie Image und Foto, um eine flexible Nutzung zu gewährleisten.

Allerdings ist manuelles Verschlagworten und Kategorisieren von Bildern zeitraubend, und die Inhalte brauchen Metadaten, damit sie durchsuchbar sind… oder etwa nicht?

Sind Metadaten wirklich nötig, um Inhalte zu finden?

Jetzt nicht mehr.

Mithilfe von KI können Sie Bilder und Videos finden, wiederverwenden und umfunktionieren. Die Analyse von Bild- und Foto-Inhalten durch KI erhöht die Effizienz bei der Content-Nutzung erheblich.

Im Folgenden erfahren Sie, was KI-Gesichtserkennung ist, wie sie funktioniert und welche leistungsstarken Anwendungsfälle es 2024 für Ihre Mitarbeiter gibt.

Was ist KI-Gesichtserkennung?

Die KI-Gesichtserkennung erkennt bzw. verifiziert Bilder, auf denen Personen zu sehen sind, unter Einsatz von maschinellem Lernen. Sie verbessert kontinuierlich die Genauigkeit, da sie Ausleuchtung, Blickwinkel und Gesichtsausdrücke berücksichtigt und sich anpasst. Bei der Identifikation von Personen spielen dabei spezifische Gesichtsmerkmale eine zentrale Rolle, während die Gesichtsverifizierung einen gezielten Eins-zu-eins-Vergleich zwischen einer Person und einer bekannten Identität ermöglicht.

Außerdem muss man unbedingt zwischen der KI-gestützten Detektion von Gesichtern und der KI-Gesichtserkennung unterscheiden.

Bei der Detektion, also dem bloßen Identifizieren von Gesichtsstrukturen, werden Bereiche mit Gesichtern in Bildern oder Videos in Ihrem System identifiziert und geortet. Gesichtserkennungssysteme kommen in verschiedenen Bereichen wie Sicherheit, Zugangskontrolle oder Online-Identitätsprüfung zum Einsatz.

Die Gesichtserkennung macht einen großen Schritt vorwärts, denn sie ermöglicht es Ihnen, die Gesichter zu identifizieren und sie außerdem bestimmten Personen zuzuordnen. Dies geschieht häufig durch den Vergleich von Gesichtern mit bestehenden Einträgen in Datenbanken, wobei fortschrittliche Analysen zur Identitätsprüfung durchgeführt werden. Die Qualität und Vielfalt der erfassten Gesichts-Daten ist dabei entscheidend für die Leistungsfähigkeit der Systeme. Auf konkrete Anwendungsfälle gehen wir später noch ein, doch als Beispiel hierfür wäre die Suche nach Bildern des Vorstandsvorsitzenden in Ihrem System zu nennen, die für eine bevorstehende Marketingkampagne verwendet werden sollen.

Wie funktioniert die Gesichtserkennung mittels künstlicher Intelligenz?

Die Gesichtserkennung mit künstlicher Intelligenz (AI) identifiziert bestimmte Personen auf Bildern, die in Digital Asset Management-Systemen oder Videoanalyse-Software erfasst worden sind. Die Effizienz der KI-Gesichtserkennung zeigt sich besonders in der automatisierten Analyse und Organisation großer Mengen an Inhalten.

Anschließend können diese Bilder im Rahmen von Inhaltskampagnen durch die Mitarbeiter verwendet werden. Auch Benutzern bietet dies Vorteile, da sie gezielt nach bestimmten Identitäten suchen und diese für verschiedene Zwecke nutzen können. Betrachten wir einmal genauer, wie das funktioniert.

Zuerst benötigt man einen Datensatz. Bei KI umfassen solche Daten in der Regel mehrere Beispieldaten, die zum Lernen, Validieren und Testen innerhalb der KI-Software eingesetzt werden. Für Marketingspezialisten bestehen die Datensätze in der Regel aus marketingrelevanten Bildern und Videos, mit denen das KI-Modell trainiert wurde. Dabei werden verschiedene Formate und Dateien für die Datenanalyse genutzt, um eine optimale Verarbeitung zu gewährleisten.

Nachdem die Daten in ein KI-Modell geladen wurden, geht die Technologie daran, sie besser zu verstehen. Dabei werden Gesichter erkannt, identifiziert und automatisch verschlagwortet, ohne dass sich die Mitarbeiter des Marketing-Teams darum kümmern müssen. Jeder, der Zugriff auf das System hat, kann nun identifizierte Personen finden und die Assets in Marketingmaterialien und anderen inhaltsbezogenen Kampagnen verwenden. Moderne Systeme ermöglichen zudem die Überwachung und Verarbeitung in Echtzeit, was eine sofortige Reaktion auf neue Daten erlaubt.

Darüber hinaus arbeitet die KI-Gesichtserkennung nur für den jeweiligen Tenant, für den sie in das System aufgenommen wurde. Wenn Sie also nach Bildern Ihres Vorstandsvorsitzenden suchen, hat niemand sonst Zugriff auf Ihre Daten, so dass Ihre Assets sicher sind. Die Integration verschiedener Tools, Services, Dienste und Systeme in die Arbeitsabläufe sorgt für eine nahtlose Nutzung und erhöht die Effizienz. Zusätzlich können Suchmaschinen zur Bild- und Personensuche im Kontext der KI-Gesichtserkennung eingesetzt werden, um relevante Inhalte schnell zu finden.

Welche Vor- und Nachteile hat die KI-Gesichtserkennung?

Die Gesichtserkennung mit künstlicher Intelligenz (AI) identifiziert bestimmte Personen auf Bildern, die in Digital Asset Management-Systemen oder Videoanalyse-Software erfasst worden sind. Die Effizienz der KI-Gesichtserkennung zeigt sich besonders in der automatisierten Analyse und Organisation großer Mengen an Inhalten.

Anschließend können diese Bilder im Rahmen von Inhaltskampagnen durch die Mitarbeiter verwendet werden. Auch Benutzern bietet dies Vorteile, da sie gezielt nach bestimmten Identitäten suchen und diese für verschiedene Zwecke nutzen können. Betrachten wir einmal genauer, wie das funktioniert.

Zuerst benötigt man einen Datensatz. Bei KI umfassen solche Daten in der Regel mehrere Beispieldaten, die zum Lernen, Validieren und Testen innerhalb der KI-Software eingesetzt werden. Für Marketingspezialisten bestehen die Datensätze in der Regel aus marketingrelevanten Bildern und Videos, mit denen das KI-Modell trainiert wurde. Dabei werden verschiedene Formate und Dateien für die Datenanalyse genutzt, um eine optimale Verarbeitung zu gewährleisten.

Nachdem die Daten in ein KI-Modell geladen wurden, geht die Technologie daran, sie besser zu verstehen. Dabei werden Gesichter erkannt, identifiziert und automatisch verschlagwortet, ohne dass sich die Mitarbeiter des Marketing-Teams darum kümmern müssen. Jeder, der Zugriff auf das System hat, kann nun identifizierte Personen finden und die Assets in Marketingmaterialien und anderen inhaltsbezogenen Kampagnen verwenden. Moderne Systeme ermöglichen zudem die Überwachung und Verarbeitung in Echtzeit, was eine sofortige Reaktion auf neue Daten erlaubt.

Darüber hinaus arbeitet die KI-Gesichtserkennung nur für den jeweiligen Tenant, für den sie in das System aufgenommen wurde. Wenn Sie also nach Bildern Ihres Vorstandsvorsitzenden suchen, hat niemand sonst Zugriff auf Ihre Daten, so dass Ihre Assets sicher sind. Die Integration verschiedener Tools, Services, Dienste und Systeme in die Arbeitsabläufe sorgt für eine nahtlose Nutzung und erhöht die Effizienz. Zusätzlich können Suchmaschinen zur Bild- und Personensuche im Kontext der KI-Gesichtserkennung eingesetzt werden, um relevante Inhalte schnell zu finden.

Die fünf Vorteile von KI-Gesichtserkennung

1. Effizientes Organisieren von Assets: KI identifiziert und verschlagwortet Bilder automatisch auf der Grundlage von Gesichtern und reduziert so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Organisation. Die eingesparte Zeit kann für wichtigere Tätigkeiten genutzt werden
2. Leichteres Auffinden von Inhalten: Marketingexperten und Kreativschaffende können einfach und schnell nach bestimmten Personen suchen, z. B. nach bekannten Führungskräften, Models oder Influencern.
3. Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: Eine zentralisierte Digital Asset Management-Lösung mit KI-Gesichtserkennung erlaubt den Austausch von und die Zusammenarbeit an Mediendateien, wodurch häufige abteilungsübergreifende Asset-Anfragen entfallen.
4. Vereinfachte Compliance: KI-Systeme verfügen über Funktionen, um die Privatsphäre zu wahren, und manche Systeme entsprechen den Grundsätzen der DSGVO, um den Datenschutz zu stärken. Das Ergebnis: Die Bilder können schnell genehmigt und organisiert werden und sind somit schnell zur Weitergabe verfügbar, ohne dass der Datenschutz gefährdet wird.
5. Fehlende Inhalte müssen nicht neu erstellt werden: Wenn Inhalte leicht auffindbar sind, gehen sie nicht verloren oder müssen nicht erst neu erstellt werden, was frustrierend und kostspielig ist.

Drei Nachteile von KI-Gesichtserkennung

1. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Eine weit verbreitete Sorge bei der KI-Gesichtserkennung ist der Datenschutz. Mitarbeiter wollen wissen: Können externe Parteien meine Daten sehen? Die Antwort lautet: Nein. Diese Technologie funktioniert erst, wenn das Gesicht erfasst, identifiziert und in die Datenbank aufgenommen wurde. Und diese Daten gehören Ihnen – sie sind für Außenstehende nicht einsehbar.
2. Qualitätsunterschiede je nach Anwendung: Die KI-Gesichtserkennung kann qualitativ unterschiedlich sein, weshalb Sie verschiedene Systeme ausprobieren sollten, um sicherzustellen, dass Sie die für Sie beste Option auswählen.
3. Kostenüberlegungen: Auch die Kosten für ein Programm für KI-Gesichtserkennung variieren. Vergleichen Sie daher die Funktionsweise und die Leistungsmerkmale, und fordern Sie Demos an, um eine Lösung zu finden, die Ihrem Budget entspricht.

Welche Anwendungen zur KI-Gesichtserkennung gibt es?

Neben benutzerfreundlichen und einfach zugänglichen Systemen wie Facebook, Apple Photos und Google Photos stellen wir hier unsere Favoriten für die KI-Gesichtserkennung vor, mit denen Sie Ihr Technologieportfolio erweitern können:

Valossa

Valossa ist eine Videoanalyseplattform, die Marketingexperten dabei unterstützt, relevante Informationen über Videoinhalte zu gewinnen. Mithilfe von maschinellem Lernen erkennt die Software Themen, Videotags, unangemessene Inhalte und vieles mehr.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Erkennen von Inhalten: Verschlagworten wichtiger Elemente, z.B. Objekte, Szenen und Personen in Videoinhalten
• Hinzufügen von Metadaten: Generiert automatisch deskriptive Metadaten, die beim Organisieren von Inhalten helfen
• Suchen und Finden: Bietet fortschrittliche Suchfunktionen für ein effizienteres Auffinden von Inhalten

Valossa kann auch als persönlicher Editor fungieren, der automatische Zusammenfassungen von Videos erstellt und diverse Vorschaufunktionen für die Verbreitung im Internet generiert.

IBM Watson Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognition verwendet KI und Deep-Learning-Algorithmen, um Bilder und Videos zu analysieren und so nützliche Erkenntnisse für Marketingexperten zu liefern.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Erkenntnisse über die Zielgruppe: Marketingexperten gewinnen Einblicke in die Präferenzen ihrer Zielgruppe und deren Interaktionen mit visuellen Inhalten
• Personalisierte Werbung: Ermöglicht die Erstellung personalisierter, auf die Zielgruppe zugeschnittener Anzeigen
• Produktempfehlungen: Analysiert visuelle Daten, um Nutzern Produktempfehlungen zu geben

Der Einsatz von IBM Watson Visual Recognition erlaubt es Marketingexperten, ihre Strategien für visuelle Inhalte besser zu verstehen, zu personalisieren und zu optimieren.

Canto

Die Digital Asset Management (DAM)-Lösung von Canto unterstützt die Optimierung von Inhalts-Workflows, indem sie Mitarbeitern ermöglicht, digitale Assets in einer einzigen Medienbibliothek zu organisieren, zu lokalisieren und weiterzugeben.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören::

• Organisieren und suchen: Leistungsstarke Such- und Filterfunktionen sowie die von Amazon Rekognition unterstützte Gesichtserkennung ermöglichen das mühelose Lokalisieren von Inhalten in Ihrer Medienbibliothek, einschließlich der Suche nach bestimmten Personen.
• Planen, erstellen und Teamarbeit: Mit Canto können Marketingexperten ihre kreativen Prozesse mit Workflows, Vorlagen und Integrationen zu gängigen Tools optimieren.
• Teilen, publizieren und steuern: Canto bietet konfigurierbare, brandingfähige Funktionen für die Freigabe, Zugriffssteuerung und das Digital Rights Management

Dank der Funktionen zur KI-Gesichtserkennung erleichtert das DAM-System von Canto den Mitarbeitern das schnelle Verschlagworten, Auffinden und Abrufen bestimmter Bilder in kleinen und großen Inhaltsbibliotheken.

Reale Anwendungsfälle der KI-Gesichtserkennung

Möchten Sie erfahren, wie gut sich die KI-Gesichtserkennung für Ihre Inhalte eignet? Hier stellen wir die gängigsten Anwendungsfälle von KI-Gesichtserkennung in der Praxis vor:

• Verbessern der Organisation von Medieninhalten: Optimieren Sie die Verwaltung von Inhaltsarchiven. Meg von This Old House zum Beispiel nutzt das DAM-System von Canto mit KI-Gesichtserkennung, um bestimmte Bilder schnell abzurufen und Inhalte mit bestimmten Teammitgliedern und Künstlern zu finden.
• Bilder von Influencern lokalisieren: Womöglich arbeitet Ihr Team kampagnenübergreifend mit verschiedenen Influencern zusammen. Dank der KI-Gesichtserkennung können Sie Bilder von Influencern schnell organisieren, um das Auffinden der Inhalte zu vereinfachen.
• Verbesserte Zusammenarbeit bei Kampagnen: Arbeiten Sie mit Beteiligten zusammen, um Assets in neuen Kampagnen effektiver zu nutzen.
• Event-Fotografie und Bilderkennung: Erkennen Sie schnell Bilder von Veranstaltungen, z. B. von Rednern, Führungskräften und Gästen, um die Materialien nach der Veranstaltung besser zu verwerten (und die Promotion der Veranstaltung im nächsten Jahr zu erleichtern).

Daten und Gesichtserkennung: Datenschutz, Qualität und ethische Aspekte

Die Grundlage jeder gesichtserkennungsbasierten KI-Technologie sind Daten – insbesondere Bilder und Videos, die zur Identifizierung von Personen genutzt werden. Damit Gesichtserkennungssysteme zuverlässig arbeiten, ist die Qualität dieser Daten entscheidend. Nur wenn Gesichtszüge und Merkmale einer Person klar und vollständig erfasst sind, liefern die Algorithmen präzise Ergebnisse. Moderne Gesichtserkennungssoftware nutzt fortschrittliche Technologien, um Gesichter auch unter schwierigen Bedingungen wie wechselnder Beleuchtung oder unterschiedlichen Blickwinkeln zu erkennen.

Ein zentrales Thema beim Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie ist der Datenschutz. Da personenbezogene Daten verarbeitet werden, müssen Speicherung und Verwendung höchsten Sicherheitsstandards entsprechen. Unternehmen und Organisationen sind in der Pflicht, Gesichtsbilder und Videos ausschließlich für den vorgesehenen Zweck zu nutzen und sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Die konsequente Einhaltung des Datenschutzes und eine transparente Kommunikation über die Datennutzung stärken das Vertrauen der Nutzer und sichern die Rechte der betroffenen Personen.

Auch ethische Aspekte spielen eine immer größere Rolle. Die Entwicklung und der Einsatz von Gesichtserkennungssystemen sollten die Privatsphäre und Autonomie der Menschen respektieren. Klare Regeln für Nutzung und Speicherung der Daten sind ebenso wichtig wie der Ausschluss von Anwendungen, die persönliche Informationen gefährden könnten. Gleichzeitig gilt es, Algorithmen kontinuierlich zu verbessern, um Diskriminierung und Fehlidentifizierungen zu vermeiden – und so faire, verlässliche Ergebnisse für alle Nutzergruppen sicherzustellen.

So wählen Sie das leistungsfähigste Programm zur KI-Gesichtserkennung aus

Nachdem Sie nun wissen, was die KI-Gesichtserkennung ist, wie sie funktioniert und welche Vor- und Nachteile sie bietet, sind Sie möglicherweise bereit für den nächsten Schritt – das Ausprobieren verschiedener KI-Werkzeuge. Nachfolgend sind drei Schritte aufgeführt, mit denen Sie das geeignete Instrument zur KI-Gesichtserkennung auswählen können:

1. Ermitteln Sie Ihre besten Anwendungsfälle

Wie könnte Ihr Team effektiver arbeiten? Möglicherweise möchten Sie weniger Zeit mit der Suche nach Assets verbringen oder die zahlreichen Anfragen zur abteilungsübergreifenden Kooperation beantworten? Fangen Sie mit dem Anwendungsfall an, der Ihrem Team den meisten Zeit- und Kostenaufwand verursacht.

2. Erwägen Sie ein DAM-System mit integrierter KI-Gesichtserkennung

Überlegen Sie, ob Sie eine Digital Asset Management (DAM)-Lösung nutzen wollen, mit der Sie digitale Assets wie Bilder und Videoinhalte speichern, abrufen und weiterverbreiten können. Damit können Sie große Mengen an digitalen Inhalten effizienter handhaben.

3. Berücksichtigen Sie die Integrationsmöglichkeiten

Für welche Lösung Sie sich auch entscheiden, Sie müssen darauf achten, dass sie mit den von Ihnen verwendeten Anwendungen zum Erstellen von Inhalten, für die Produktivität und die Zusammenarbeit integrierbar ist, damit Ihre inhaltlichen Kampagnen noch reibungsloser umgesetzt werden können.

Zukunft der KI-Gesichtserkennung: Trends und Herausforderungen

Die KI-gestützte Gesichtserkennung entwickelt sich rasant weiter und eröffnet immer neue Möglichkeiten in verschiedensten Bereichen. Ein klarer Trend ist die fortlaufende Verbesserung der Algorithmen, die Gesichter noch schneller, genauer und effizienter erkennen können. Gleichzeitig werden Gesichtserkennungstechnologien zunehmend in unterschiedliche Anwendungen integriert – von Sicherheitssystemen über Kundenservice-Lösungen bis hin zu personalisierten Angeboten im Einzelhandel oder Gesundheitswesen.

Mit diesen Fortschritten gehen jedoch auch neue Herausforderungen einher. Die Sicherheit der Daten bleibt ein zentrales Thema: Unternehmen und Organisationen müssen gewährleisten, dass die sensiblen Informationen, die für die Identifizierung von Personen genutzt werden, umfassend geschützt sind. Ebenso wichtig ist es, die Rechte und die Autonomie der betroffenen Personen zu wahren. Die Technologie sollte so gestaltet sein, dass sie die Identität einer Person respektiert und nicht für missbräuchliche Zwecke eingesetzt wird.

Die Zukunft der Gesichtserkennungstechnologie bietet enorme Chancen – etwa für die vereinfachte Zugangskontrolle, die Verbesserung von Kundeninteraktionen oder die Erhöhung der öffentlichen Sicherheit. Gleichzeitig ist ein verantwortungsvoller und ethischer Umgang mit der Technologie unerlässlich. Nur wenn Entwicklung und Einsatz von Gesichtserkennungssystemen transparent, sicher und im Einklang mit den Rechten der Nutzer erfolgen, kann das volle Potenzial dieser KI-basierten Lösungen ausgeschöpft werden.

Canto ist führender Anbieter von Digital Asset Management mit KI und Gesichtserkennung

Falls Sie die Einsatzmöglichkeiten von KI-Gesichtserkennung sondieren und die Verwaltung Ihrer digitalen Inhalte verbessern wollen, brauchen Sie das nicht im Alleingang zu tun. Canto ist führender Anbieter für Digital Asset Management-Lösungen und verfügt über Funktionen zur KI-Gesichtserkennung, mit denen Sie Ihre besten Inhalte mühelos organisieren, lokalisieren und weitergeben können. Holen Sie sich die Kontrolle über Ihre Medienbibliothek zurück und geben Sie Ihren neuesten inhaltsbasierten Kampagnen den nötigen Auftrieb.
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