Beste Software zur Mustererkennung

Software zur Mustererkennung verändert die Welt, wie wir sie kennen. Sie rettet Leben und eröffnet neue Möglichkeiten in der Medizin, spart Zeit und Geld in zahlreichen Branchen und hilft Menschen sogar dabei, in verschiedensten wirtschaftlichen Tätigkeiten Geld zu verdienen. Die beste Mustererkennungssoftware auf dem Markt zu finden, kann daher einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, Kosten zu senken und/oder Gewinne zu steigern – für praktisch jedes Unternehmen.

Mustererkennung versus Bilderkennung

Zunächst klären wir einen häufigen Irrtum: den Unterschied zwischen Mustererkennung und Bilderkennung.

Mustererkennung beschreibt die Fähigkeit, Muster zu erkennen, zu verstehen und dieses Wissen gezielt zu nutzen. Beispiele dafür finden sich bereits in der frühen Menschheitsgeschichte – etwa das Erkennen von Jahreszeiten- und Wetterzyklen – ebenso wie in der modernen Welt, zum Beispiel bei Menschen, die Marktbewegungen besonders treffsicher vorhersagen können.

Bilderkennung hingegen bezeichnet die Fähigkeit, etwas visuell Wiedererkanntes zu identifizieren und daraus einen Nutzen zu ziehen. Auch hierfür gibt es frühe Beispiele – etwa das Erkennen giftiger Beeren, um sie nicht zu essen – sowie moderne Anwendungen, wie das Zählen von Kolonien auf einer Agarplatte.

Beide Ansätze sind für den Menschen heute äußerst wertvoll und werden insbesondere in den Naturwissenschaften häufig gemeinsam eingesetzt. Aus diesem Grund werden die Begriffe in der Praxis oft synonym verwendet.

Mustererkennung, Bilderkennung und Machine Learning

Mit dem Aufkommen leistungsfähiger Computer ist es gelungen, Maschinen darauf zu trainieren, sowohl Muster als auch Bilder zu erkennen – zum Vorteil zahlreicher Branchen.

Für Investoren stehen heute Anwendungen zur Verfügung, die Aktienkurse und Marktveränderungen mit einer Genauigkeit vorhersagen können, für die ein Mensch Jahre oder sogar ein ganzes Leben an Analyse benötigen würde.

Für Wissenschaftler wurden Anwendungen entwickelt, die Kolonien zählen, Bakterien und Viren identifizieren oder Systeme auf das Vorhandensein fremder Partikel überwachen.

Wo wir früher auf das menschliche Auge und das menschliche Gehirn angewiesen waren, können wir heute mithilfe von Big Data und Machine Learning menschliche Fehler nahezu ausschließen.

Technologien der Mustererkennung

Zur Unterstützung von Unternehmen und Organisationen wurden verschiedene Mustererkennungstechnologien entwickelt, die helfen, menschliche Fehler zu vermeiden und relevante Daten und Informationen zuverlässig bereitzustellen.

Text

Software zur Erkennung textlicher Muster umfasst beispielsweise Plagiatsprüfungen oder Suchmaschinen. Google ist hierfür wohl das bekannteste Beispiel: Gibt man eine Wortfolge in die Suchleiste ein, erhält man Hunderte oder sogar Tausende von Webseiten, die genau diesen Text oder sehr ähnliche Inhalte enthalten.

Bilder

Ein besonders bekanntes Beispiel für Mustererkennung im Bereich der Bildverarbeitung ist Gesichtserkennungssoftware. Sie ermöglicht effizientere Abläufe, etwa bei Arztbesuchen oder auf Reisen, und sorgt zugleich für mehr Sicherheit in sensiblen Bereichen wie Online-Banking oder anderen Finanzanwendungen.

Klänge

Mustererkennungssoftware für akustische Signale hilft dabei, Geräusche aus der Natur, von Maschinen oder sogar aus dem menschlichen Körper zu identifizieren – etwa den Herzschlag eines Babys bei einer Ultraschalluntersuchung.

All diese Technologien basieren auf einer von drei grundlegenden Arten der Mustererkennung:

Statistisch

Die statistische Mustererkennung nutzt mathematische Methoden und Algorithmen, um Muster in großen Datenmengen zu identifizieren.

Strukturell

Die strukturelle Mustererkennung baut auf der statistischen auf und erkennt zusätzlich Zusammenhänge und Beziehungen zwischen Mustern innerhalb von Datensätzen.

Syntaktisch oder neuronal

Bei der syntaktischen Mustererkennung geht das Modell noch einen Schritt weiter, zieht Schlussfolgerungen und klassifiziert Datensätze, die zuvor statistisch, strukturell oder durch beide Methoden identifiziert wurden.

Die beste Mustererkennungssoftware

Letztlich ist ein solides Verständnis von Mustererkennungs- und Bilderkennungssoftware für Millionen von Menschen in Branchen unverzichtbar, in denen Machine Learning und Big Data eine zentrale Rolle spielen. Diese Technologien beeinflussen unseren Alltag und können sowohl im Kleinen als auch im Großen weitreichende gesellschaftliche Auswirkungen haben.

Wer sich intensiver mit diesen Softwares beschäftigt und sie im eigenen Arbeitsumfeld einsetzt, kann Zeit, Geld und Energie sparen – und dadurch insgesamt erfolgreicher arbeiten.

Welche Muster- oder Bilderkennungssoftware für Sie die beste ist, hängt letztlich von Ihrer Branche, Ihren Anforderungen und Ihren individuellen Möglichkeiten ab.

Die Oculyze-Bildanalysetechnologie kombiniert methodische Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Dadurch können wir leistungsfähigere Systeme entwickeln, die mit deutlich weniger Daten auskommen als reine Deep-Learning-Ansätze.

Unsere ersten Algorithmen wurden speziell dafür trainiert, Hefezellen unter äußerst anspruchsvollen Bedingungen zu zählen – bei hohen Konzentrationen, in Clustern und in Mischungen mit anderen Partikeln. Durch das wiederholte Analysieren und Zählen von Tausenden solcher Bilder lernten die Algorithmen, lebende von toten Zellen zu unterscheiden und die tatsächliche Zellanzahl innerhalb eines Clusters zu bestimmen. Unterstützt wurden sie dabei durch klassische Bildvorverarbeitung aus der traditionellen Mustererkennung.

Wir automatisieren Experten-Bildanalysen, indem wir methodische Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning kombinieren – und entwickeln so eine der leistungsfähigsten Computer-Vision-Softwares auf dem Markt.

Diese Basistechnologie, die in den Oculyze-Hefezellzählern, Better Brewing und Fermentation Wine eingesetzt wird, hat bereits Hunderte von Hefelaboren, Brauereien und Weingütern jeder Größe weltweit überzeugt. Aktuell arbeiten wir an weiteren Anwendungsfällen – von der Insektenidentifikation über das Kolonienzählen bis hin zur Charakterisierung von Blutgefäßen, der Zählung von Mikroalgenzellen und der Online-Überwachung von Wasser.

Unabhängig von Ihrem konkreten Anwendungsfall und Ihren individuellen Anforderungen: Kontaktieren Sie uns, und wir beginnen umgehend mit der Entwicklung einer schlüsselfertigen Lösung. Diese umfasst die Integration aller drei folgenden Komponenten:

• Die Oculyze Image Analysis Platform für Benutzerverwaltung, Aufgabensteuerung, Datenspeicherung und Backup;
• Individuell entwickelte Bildanalyse- und Erkennungssoftware für Ihre Anwendung;
• Von Oculyze entwickelte Software zur Bilderfassung – nutzbar sowohl mit den Oculyze Mobile Microscopes als auch mit Ihren bestehenden Geräten.