{"id":168438,"date":"2026-01-28T16:49:32","date_gmt":"2026-01-28T15:49:32","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=168438"},"modified":"2026-02-06T04:22:54","modified_gmt":"2026-02-06T03:22:54","slug":"computer-vision","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/computer-vision","title":{"rendered":"Computer Vision: Alles \u00fcber diese Machine Learning App!"},"content":{"rendered":"<p><strong>Von Snapchat-Filtern \u00fcber selbstfahrende Autos bis hin zur Krebserkennung &#8211; Computer Vision ist heute \u00fcberall um uns herum. Sie ist so effektiv wie vielf\u00e4ltig.<\/p>\n<p>Ziel dieses Artikels ist es, dir einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber diese Technik des maschinellen Lernens zu geben, indem er Computer Vision genau definiert und seine Anwendungsbereiche aufzeigt.<\/strong><\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-computer-vision\">Was ist Computer Vision?<\/h2>\n<p><b>Computer Vision <\/b>ist eine Technik der <b>k\u00fcnstlichen Intelligenz, <\/b>bei der ein Bild oder Video analysiert und dann interpretiert wird. \u00c4hnlich wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/introduction-au-nlp-natural-language-processing\">NLP<\/a> f\u00fcr <b>Text, zielen <\/b>Computer Vision-Methoden darauf ab, <b>Bilder oder Videos auf die gleiche Weise zu interpretieren, wie es ein Mensch tun w\u00fcrde<\/b>. Mit anderen Worten: Sie versuchen, einem Computer die <b>F\u00e4higkeit zu <\/b>geben, zu <b>sehen<\/b>.<\/p>\n<p>Die meisten Computer Vision-Algorithmen verwenden <a href=\"https:\/\/liora.io\/fonctionnement-des-reseaux-neurones\">neuronale Netze<\/a>, insbesondere <a href=\"https:\/\/liora.io\/convolutional-neural-network\">CNNs<\/a>.<\/p>\n<p><iframe title=\"Deep Learning #2 : Focus on Computer Vision\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/P27XN7-N_Bk?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-konnte-besser-sein-als-ein-algorithmus-der-von-der-funktionsweise-des-menschen-inspiriert-ist-um-menschliches-verhalten-zu-imitieren\">Was k\u00f6nnte besser sein als ein Algorithmus, der von der Funktionsweise des Menschen inspiriert ist, um menschliches Verhalten zu imitieren?<\/h2>\n<p>F\u00fcr diejenigen, die noch nicht mit neuronalen Netzen vertraut sind, ist dies eine kurze Zusammenfassung, obwohl es f\u00fcr eine wirkliche Einf\u00fchrung mehr braucht. (Um ihre Funktionsweise im Detail zu verstehen, schau dir <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">diesen Artikel<\/a> an)<\/p>\n<p>Ein <b>k\u00fcnstliches Neuron <\/b>ist ein einfaches lineares Modell, das einen Wert als Eingabe nimmt und als Ausgabe einen Wert liefert, der nur von dieser Eingabe abh\u00e4ngt.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" width=\"426\" height=\"185\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_neuronne1_Cv.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_neuronne1_Cv.webp 426w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_neuronne1_Cv-300x130.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 426px) 100vw, 426px\"><\/p>\n<p>Eine <b>Neuronenschicht <\/b>ist eine Ansammlung von Neuronen, die nicht miteinander verbunden sind. So funktionieren die Neuronen in einer Schicht unabh\u00e4ngig voneinander.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" width=\"433\" height=\"627\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_neuronnes_CV.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_neuronnes_CV.webp 433w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_neuronnes_CV-207x300.webp 207w\" sizes=\"(max-width: 433px) 100vw, 433px\"><\/p>\n<p>Ein <b>neuronales Netz <\/b>ist eine Ansammlung von Schichten. Die einzelnen Schichten sind miteinander verbunden. Bei Computer Vision nimmt die erste Schicht ein Bild oder Video als Eingabe auf, und die letzte Schicht gibt die Interpretation dieses Bildes durch das neuronale Netz zur\u00fcck.<\/p>\n<p>Unter dem Begriff Computer Vision werden alle Algorithmen zusammengefasst, die Bilder oder Videos analysieren und interpretieren. Es handelt sich um einen eigenen Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der in vier Hauptkategorien unterteilt werden kann:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\">Klassifizierung<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\">Erkennung<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\">Identifikation<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\">Segmentierung<\/li>\n<\/ul>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-klassifizierung\">Klassifizierung :<\/h3>\n<p>Ein Klassifikationsalgorithmus nimmt als Eingabe ein Bild, das aus einer Liste von M\u00f6glichkeiten <b>klassifiziert werden <\/b>soll. Ein Algorithmus, der z. B. anhand des Fotos eines Tieres feststellt, zu welcher Art es geh\u00f6rt, f\u00e4llt in diese Kategorie.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"356\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image2_CV.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image2_CV.webp 512w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image2_CV-300x209.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\"><figcaption>Quelle: Deep Learning f\u00fcr Computer Vision von Rajalingappaa Shanmugamani<\/figcaption><\/figure>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-erkennung\">Erkennung :<\/h3>\n<p>Hier ist es das Ziel, <b>auf einem Bild die Position bestimmter Objekte zu erkennen<\/b>. Die &#8222;zu erkennenden&#8220; Objekte wurden im Voraus festgelegt, es ist nicht notwendig, weitere Objekte zu erkennen.&nbsp; Das Vorhandensein dieser Objekte wird normalerweise grob durch ein Rechteck und einen Namen auf dem Bild dargestellt.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"516\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_CV.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_CV.webp 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/image_CV-300x202.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\"><figcaption>Quelle: Medium, &#8222;Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and now YOLOv3&#8220; (Echtzeit-Objekterkennung mit YOLO, YOLOv2 und jetzt YOLOv3)<\/figcaption><\/figure>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-identifikation\">Identifikation :<\/h3>\n<p>Die Identifizierung wird verwendet, um <b>ein Objekt <\/b>(oft eine Person) zu <b>erkennen.<\/b> Der Unterschied zu den vorherigen Algorithmen besteht darin, dass dieser Algorithmus zwischen zwei verschiedenen Personen unterscheiden kann.<\/p>\n<blockquote><p><i>Es ist diese Art von Algorithmus, den <\/i><b><i>Facebook, Apple <\/i><\/b><i>oder <\/i><b><i>Google Fotos <\/i><\/b><i>verwenden, um uns auf unseren Fotos zu identifizieren.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-segmentierung\">Segmentierung :<\/h3>\n<p>Diese Art von Algorithmus zielt darauf ab, <b>die Grenzen zwischen den verschiedenen Objekten auf einem Bild abzustecken <\/b>und diese zu klassifizieren. Im Gegensatz zu Erkennungsalgorithmen geh\u00f6rt hier jedes Pixel genau zu einem einzigen Objekt.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/1_0V2fYKOROa4nCuj3Mi3DgQ.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/1_0V2fYKOROa4nCuj3Mi3DgQ.webp 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/02\/1_0V2fYKOROa4nCuj3Mi3DgQ-300x169.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\"><figcaption>Quelle: Heartbeat, &#8222;The 5 Computer Vision Techniques That Will Change How You See The World&#8220;<\/figcaption><\/figure>\n<p>Diese Kategorien sollen nur einen Einblick in die Vielfalt der Computer Vision-Algorithmen geben. Es gibt noch weitere, und manche Algorithmen geh\u00f6ren gleichzeitig zu mehreren.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-welche-anwendungsbereiche-gibt-es-fur-computer-vision\">Welche Anwendungsbereiche gibt es f\u00fcr Computer Vision?<\/h2>\n<p>Computer Vision ist in der heutigen Technologie allgegenw\u00e4rtig. Es ist daher undenkbar, eine vollst\u00e4ndige Liste zu erstellen. Immer mehr Bereiche und Produkte basieren auf Computer Vision. Von der Automobilindustrie \u00fcber den Telefonsektor bis hin zum gro\u00dfen Sicherheitssektor ist Computer Vision f\u00fcr unsere technologische Entwicklung unverzichtbar geworden.<\/p>\n<p>Der Rest dieses Artikels soll einen \u00dcberblick \u00fcber die gro\u00dfe Vielfalt der Bereiche geben, in denen Computer Vision angewendet werden kann.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Selbstfahrende Autos:<\/strong> Um ohne Fahrer\/in fahren zu k\u00f6nnen, sind selbstfahrende Autos mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, darunter auch Kameras. Letztere filmen die Umgebung, einschlie\u00dflich Verkehrsschilder und Fahrbahnmarkierungen.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Computer Vision-Methoden werden dann eingesetzt, um diese Bilder zu interpretieren und das Fahrzeug in die Lage zu versetzen, entsprechend zu handeln.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Die Frage, die man sich dann stellen kann, ist, ob diese Algorithmen zuverl\u00e4ssig und leistungsf\u00e4hig genug sind, um ihnen so gro\u00dfe Verantwortung zu \u00fcbertragen.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Gesichtserkennung<\/b>: Viele Smartphones bieten heute die M\u00f6glichkeit, durch Gesichtserkennung entsperrt zu werden. Die verwendeten Algorithmen variieren je nach Marke, sind aber heute sehr leistungsf\u00e4hig. Solche Methoden werden auch von Facebook, Google Fotos oder Snapchat verwendet, um Gesichter auf Fotos zu erkennen. Nach der Covid19-Pandemie haben viele Algorithmen versagt, weil die Nutzer eine Maske auf dem Gesicht hatten. Haben wir die Achillesferse von Big Brother entdeckt?<\/li>\n<li><b>Medizinische Bildgebung<\/b>: Ohne sich wirklich als Standard in diesem Bereich durchgesetzt zu haben, zeigt die Computer Vision mehr als vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung von Krankheiten. Ein Forscherteam des MIT hat eine <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kuenstliche-intelligenz\">KI<\/a> entwickelt, die mit \u00c4rzten konkurriert, um Brustkrebs fr\u00fchzeitig zu erkennen, indem sie Mammographien von Patienten verwendet.<\/li>\n<li><b>Google Maps<\/b>: Google verwendet die Bilder von Schildern, die von Google Cars aufgenommen wurden, um Stra\u00dfennamen automatisch zu katalogisieren. Dasselbe Verfahren wird auf Verkehrsschilder angewandt, insbesondere auf Schilder mit Geschwindigkeitsbegrenzungen.<\/li>\n<li><b>M\u00fclltrennung <\/b>: Der Roboter <a href=\"\/\">Max-ai<\/a> erkennt und entfernt bestimmten unerw\u00fcnschten Abfall mithilfe von Computer Vision. Diese Art von Roboter k\u00f6nnte die Art und Weise, wie heute M\u00fcll sortiert wird, revolutionieren.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><b><i>Computer Vision ist der erste Schritt auf dem Weg zu einer k\u00fcnstlichen Intelligenz, die menschliches Verhalten nachahmen kann. Wenn sie mit anderen Methoden gekoppelt wird, kann sie sehr komplexe Aufgaben bew\u00e4ltigen, die bislang nur Menschen vorbehalten waren.<\/i><\/b><\/p>\n<p>Das Unternehmen Captricity hat z. B. einen Algorithmus entwickelt, der handgeschriebene Texte mithilfe von Computer Vision, NLP und anderen Methoden lesen und verstehen kann.<\/p>\n<p>Jetzt, wo du alles \u00fcber Computer Vision wei\u00dft, solltest du dich f\u00fcr ein Gutachten entscheiden und dein Wissen \u00fcber dieses Thema vertiefen!<\/p>\n<p>Bist du an diesem Thema interessiert? Finde <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">schnell heraus, welche M\u00f6glichkeiten die KI beim Verstehen der menschlichen Sprache<\/a> bietet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von Snapchat-Filtern \u00fcber selbstfahrende Autos bis hin zur Krebserkennung \u2013 Computer Vision ist heute \u00fcberall um uns herum. 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