Automatisierte Kassation in Bildarchiven

Der erste Abschnitt beleuchtet die grundlegenden Bedingungen der elektronischen Bildarchivierung im Kontext des rasanten Wachstums digitaler Bilder und ihrer Verbreitung über das Internet. Die zunehmende Verfügbarkeit von Bildern, beispielhaft illustriert durch die schnelle weltweite Verbreitung von Bildern eines Erdbebens in China, unterstreicht die Notwendigkeit effizienter Archivierungsmethoden. Ein zentraler Aspekt ist die intellektuelle Erschließung von Bildern durch Indexierung und Metadaten, da die Volltextsuche für Bilder im Gegensatz zu Texten ohne entsprechende Metadaten nur mit erheblichem Aufwand möglich ist. Die Qualität eines Bildarchivs hängt somit stark von der textlichen Beschreibung ab. Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Bildagenturen führt zu organisatorischen Herausforderungen, insbesondere dem Auftreten von Dubletten, die durch wiederholte Einspeisung gleicher oder ähnlicher Bilder entstehen. Die Probleme der Langzeitarchivierung und der damit verbundenen Kosten durch notwendige Formatumwandlungen und Anpassungen werden ebenfalls thematisiert. Die effiziente Verwaltung des Imports und Exports von Bildern, erleichtert durch externe Einspeisungsmöglichkeiten, wird als wichtiger Aspekt der Organisation hervorgehoben.

Dieser Abschnitt erläutert die Kriterien für die Kassation von Bildern. Die Eliminierung von Dubletten, die keinen Informationsverlust bedeuten, steht im Mittelpunkt. Zusätzliche Merkmale, die eine Kassation rechtfertigen können, umfassen Anzeigemodi, die Speicherung von Metadaten und die Verwaltung von Zugriffsrechten. Es wird zwischen verschiedenen Arten der Bildbeschreibung unterschieden, beispielsweise die reine Nennung von Personen, Orten oder Objekten gegenüber detaillierteren Beschreibungen von Mimik, Gestik und Kontext. Die Präzision der inhaltlichen Beschreibung beeinflusst die Auffindbarkeit der Bilder und ist somit von Interesse für Redaktionen, Fotografen und Bildagenturen. Rechtliche Metadaten, insbesondere das Recht am eigenen Bild, werden als wichtiger Aspekt der Archivierung erwähnt. Ausnahmen von der Einwilligungspflicht werden im Kontext von öffentlichen Veranstaltungen, zeitgeschichtlichen Aufnahmen und Bildern, in denen Personen nur als Beiwerk erscheinen, genannt. Die Verwendung des IPTC Core Schemas und XMP (Extensible Metadata Platform) zur Strukturierung und Speicherung von Metadaten wird beschrieben, wobei die Möglichkeiten der Individualisierung und die damit verbundene Gefahr des Abweichens von Standards angesprochen werden. Die Rolle von EXIF-Metadaten und deren zukünftige Entwicklungen zur Beschleunigung der Bildererschließung werden ebenfalls erörtert.

Der Abschnitt konzentriert sich auf die Unterscheidung verschiedener Arten von Dubletten. Bilder mit identischen Bilddaten und Metadaten werden als solche identifiziert, deren doppelte Speicherung keinen Mehrwert bietet. Im Gegensatz dazu können ähnliche Bilder, die zwar das gleiche Motiv zeigen, aber unterschiedliche Metadaten aufweisen, einen Mehrwert liefern, je nach Kontext und Verwendung. Das Beispiel eines Bildes eines traurig blickenden Kindes, das sowohl für die Berichterstattung über Kinderarmut als auch über Sorgerechtsstreitigkeiten verwendet werden könnte, veranschaulicht dies. Die Bedeutung ähnlicher Bilder wird im Zusammenhang mit der Verfügbarkeit von Bildmaterial zum jeweiligen Motiv diskutiert. Ähnliche Bilder von häufig abgebildeten Personen in den Medien, wie beispielsweise Porträts von Angela Merkel, verlieren mit der Zeit an Bedeutung, wenn neue Bilder entstehen. Im Gegensatz dazu behalten Bilder von historisch bedeutsamen Ereignissen wie dem Fall der Berliner Mauer oder dem Kniefall Willy Brandts langfristig ihre Relevanz. Rechtliche Aspekte, insbesondere die Bestimmungen des Urheberrechts, werden im Zusammenhang mit der Verwendung von Bildern mit Personen erwähnt. Dabei werden die Ausnahmen für Bilder von öffentlichen Veranstaltungen, zeitgeschichtlich bedeutenden Ereignissen und Bildern, auf denen Personen nur als Beiwerk erscheinen, erläutert. Die Problematik der Vergleichbarkeit von Publikationsdaten in Pressearchiven mit Verkaufszahlen von Bildagenturen wird angesprochen. Die erfolgreiche Anwendung von Retrieval-Methoden, insbesondere des »visual fingerprint« von LTU technologies, wird im Kontext der Erkennung ähnlicher Bilder erläutert. Die Anwendung dieser Methoden in der medizinischen Diagnostik wird als Beispiel genannt, wobei die hohe Präzision von Bilderkennungsmethoden bei klar definierten Bildbereichen (z.B. biometrische Gesichtserkennung, Tumorerkennung in Röntgenbildern) hervorgehoben wird.

Dieser Abschnitt befasst sich mit den Möglichkeiten und Grenzen der Automatisierung von Kassationsverfahren. Die Kombination von Image-Matching-Methoden und einem textbasierten Vergleich von Metadaten wird als Ansatz für eine nahezu verlustfreie Kassation präsentiert. Es wird jedoch deutlich gemacht, dass die Entscheidung, welche Bilder kassiert werden können, oft von Faktoren abhängt, die nicht direkt aus den Bildern selbst abgeleitet werden können. Das Beispiel von Bildern einer Konferenz, bei denen je nach Kontext (z.B. Thema der Konferenz) Bilder mit unterschiedlicher Mimik bevorzugt werden könnten, verdeutlicht diese Problematik. Die unterschiedlichen Eigenschaften von Dateiformaten und ihre Eignung für verschiedene Zwecke werden betont, wobei darauf hingewiesen wird, dass es kein universelles Format gibt. Die Abhängigkeit der Farbräume (RGB, CMYK) von der späteren Nutzung der Bilder und der Informationsverlust bei der Umwandlung zwischen Farbräumen werden ebenfalls diskutiert. Die Organisation in Bildarchiven, insbesondere die Zusammenarbeit mit mehreren Bildlieferanten und die unterschiedlichen Verwendungszwecke der Bilder (Druck, Internet, Weiterverkauf), werden im Kontext der Herausforderungen für die automatische Kassation beschrieben. Es wird betont, dass in Bereichen mit wenig Bildmaterial auch Bilder aufbewahrt werden, die normalerweise kassiert würden. Die noch nicht ausreichende Präzision von Image-Matching-Methoden für die automatische Kassation in Pressearchiven wird angesprochen. Abschließend werden weitere Kassationsverfahren, wie die Kennzeichnung von Archivbildern mit entsprechenden Wörtern in den Metadaten, erwähnt und die Möglichkeiten zukünftiger Entwicklungen im Bereich der automatischen Bilderschließung im Zusammenhang mit der Weiterentwicklung von Verfahren der Bilderkennung hervorgehoben.

Ein zentrales Kriterium für die automatische Kassation ist die Entfernung von Dubletten. Die Arbeit argumentiert, dass die Entfernung identischer Bilder ohne Informationsverlust möglich ist und somit die Effizienz des Archivs verbessert. Die einfache Identifizierung und Löschung von Duplikaten, also Bildern mit exakt gleichen Bilddaten und Metadaten, wird als wichtiger Schritt zur Optimierung des Archivs hervorgehoben. Das Problem der Dubletten entsteht häufig durch die Zusammenarbeit mit verschiedenen Bildagenturen, die gleiche oder sehr ähnliche Bilder anbieten, oder durch wiederholtes Einspeisen von Archivbildern. Die Arbeit betont, dass die Reduktion von Redundanz durch die Kassation von Dubletten zu einer besseren Qualitätssicherung des Archivs beiträgt und die Effizienz von Suchanfragen verbessert, da bei der Suche nach einem Bild nicht mehr 50 identische Ergebnisse angezeigt werden, sondern nur eines. Der Kontext von Metadaten spielt eine wichtige Rolle, da zwei identische Bilder mit unterschiedlichen Metadaten unterschiedliche Informationen liefern könnten und somit nicht unbedingt als Dubletten zu betrachten sind.

Neben der Kassation von exakten Duplikaten werden auch Kriterien für die Kassation ähnlicher Bilder diskutiert. Hierbei spielt die Frage der Relevanz und des Informationswerts eine entscheidende Rolle. Die Arbeit differenziert zwischen Bildern, deren doppelte Speicherung keinen Mehrwert liefert, und Bildern, die trotz Ähnlichkeit aufgrund unterschiedlicher Metadaten oder Kontextinformationen wertvolle zusätzliche Informationen bieten. Ein Beispiel ist ein Bild eines traurig schauenden Kindes, das je nach Kontext (Kinderarmut oder Sorgerechtsstreitigkeiten) unterschiedliche Relevanz haben kann und somit nicht ohne weiteres kassiert werden sollte. Die Entscheidung für oder gegen die Kassation hängt stark vom Kontext ab. Die Arbeit argumentiert, dass ähnliche Bilder vor allem dann von Bedeutung sind, wenn nur wenige Bilder zu einem Motiv vorhanden sind. Bilder von Personen, die häufig in den Medien vorkommen (z.B. Angela Merkel), werden als Beispiel für Bilder genannt, deren Ähnlichkeiten mit der Zeit an Bedeutung verlieren, wenn neue Bilder verfügbar sind. Im Gegensatz dazu behalten Bilder mit historischer Bedeutung (Fall der Berliner Mauer, Kniefall Willy Brandts) ihre Relevanz.

Die Arbeit beschreibt verschiedene Methoden zur Identifizierung ähnlicher Bilder. Eine wichtige Methode ist der Vergleich von Metadaten. Die Kombination aus Aufnahmedatum und -uhrzeit, Fotograf und erschlossenem Bildmotiv erweist sich als hilfreich. Die Kombination aus Aufnahmezeitraum und Fotograf identifiziert in der Regel Bilder desselben Ereignisses. Ausnahmen bestehen lediglich bei Fotografen mit identischen Namen. Bilder desselben Ereignisses mit gleichem Motiv sind sich mit hoher Wahrscheinlichkeit sehr ähnlich. Es wird auch die Bedeutung von Image-Matching-Methoden betont, die visuelle Ähnlichkeiten auf Basis von Farben, Formen und Texturen analysieren. Die Kombination von Image-Matching und einem textbasierten Vergleich von Metadaten wird als Ansatz für eine nahezu verlustfreie Kassation vorgeschlagen. Die Technologie des »visual fingerprint«, eingesetzt von Unternehmen wie Corbis und LTU technologies, wird als Beispiel für die Erkennung von ähnlichen Bildern erwähnt. Diese Technologie bildet visuelle Schlüsseleigenschaften in einzelnen Blöcken ab und dient der Erkennung generischer, grundlegender Informationen über das Bild (Farben, Formen, Texturen usw.). Die Anwendung von Bilderkennungsmethoden in der Medizin, z.B. bei der Tumorerkennung in Röntgenaufnahmen, dient als Beispiel für den erfolgreichen Einsatz präziser Bilderkennungsmethoden, die jedoch nur bei klar definierten Bildbereichen optimale Ergebnisse liefern.

Die Arbeit diskutiert die Grenzen der Automatisierung von Kassationsverfahren. Die Entscheidung, welche Bilder kassiert werden können, ist oft komplex und hängt von Faktoren ab, die nicht allein aus dem Bild selbst abgeleitet werden können. Ein Beispiel hierfür sind Bilder von einer Konferenz, bei denen je nach Thema Bilder mit unterschiedlicher Mimik (fröhlich oder besorgt) bevorzugt werden könnten. Die Automatisierung der Kassation ist in solchen Fällen problematisch. Die Weiterentwicklung der Methoden zur automatischen Bilderschließung, insbesondere die Verbesserung von Image-Matching-Verfahren, wird als Schlüsselfaktor für zukünftige Fortschritte im Bereich der automatischen Kassation genannt. Die Arbeit erwähnt auch zusätzliche Kassationsverfahren, wie die Verwendung von Kennwörtern wie »Archiv« oder »Archivbild« in den Metadaten von erneut versandten Archivbildern zur Identifikation und Kassation.

Ein zentraler Punkt ist die Schwierigkeit, die automatische Kassation für alle Bildtypen präzise zu gestalten. Die Arbeit unterstreicht, dass die Entscheidung, welches Bild entfernt werden kann, oft von Kontextfaktoren abhängt, die nicht direkt aus dem Bild selbst extrahiert werden können. Als Beispiel werden Bilder von einer Konferenz genannt, bei denen die Mimik der abgebildeten Personen (fröhlich oder besorgt) je nach Thema der Konferenz unterschiedlich relevant sein kann. Eine reine automatische Kassation basierend auf Bildähnlichkeiten erweist sich hier als unzureichend. Die Genauigkeit von Image-Matching-Methoden ist in komplexeren Szenarien, die über die einfache Erkennung von Duplikaten hinausgehen, noch begrenzt. Dies gilt insbesondere für die Unterscheidung zwischen Bildern mit ähnlichen visuellen Eigenschaften aber unterschiedlichen Metadaten und somit unterschiedlicher Bedeutung. Auch die Unterscheidung zwischen ähnlichen Bildern, die zum gleichen Ereignis gehören, und solchen, die nur zufällig Ähnlichkeiten aufweisen, ist komplex und stellt eine Herausforderung für die Automatisierung dar. Die Kosten der Langzeitarchivierung, die durch die Notwendigkeit regelmäßiger Formatumwandlungen und Systemanpassungen entstehen, werden als weiterer wichtiger Aspekt hervorgehoben. Diese Kosten werden durch die Anzahl der im System vorhandenen Bilder (inklusive Dubletten) verstärkt.

Die Arbeit betont die entscheidende Rolle von Metadaten für die effiziente Bilderschließung und die Qualität der automatischen Kassation. Eine präzise und umfassende Beschreibung der Bildinhalte durch Metadaten, die über einfache Schlagworte hinausgehen, ist essentiell, um die Relevanz von Bildern im Kontext zu beurteilen und die Auswahl für die Kassation zu optimieren. Die Weiterentwicklung der automatischen Metadatenerfassung, wie z.B. durch die automatische Integration von GPS-Daten, Gesichtserkennung oder Szenenerkennung in EXIF-Daten, wird als vielversprechender Ansatz zur Verbesserung der Bilderschließung und somit auch der Automatisierung der Kassation gesehen. Der Text verweist explizit auf die Aussage, dass der Wert der automatisch hinzugefügten Metadaten (GPS, Kompass, Gesichtserkennung) den Wert des Bildinhalts selbst übertreffen kann. Die aktuelle Forschung auf dem Gebiet der automatischen Bilderschließung wird im Kontext der bisherigen begrenzten praktischen Umsetzung im Vergleich zur automatischen Texterschließung diskutiert. Eine plattformunabhängige Speicherung der Metadaten wird als essentiell für den langfristigen Erhalt der Informationen bei einem Softwarewechsel hervorgehoben. Die Verwaltung von Zugriffsrechten und die Dokumentation von Bearbeitungsvorgängen im System zur besseren Nachvollziehbarkeit werden als weitere wichtige Aspekte der Archivierung genannt.

Die Arbeit blickt auf zukünftige Entwicklungen im Bereich der automatischen Kassation. Die Weiterentwicklung von Image-Matching-Methoden und die Verbesserung der automatischen Bilderschließung werden als vielversprechende Ansätze genannt, um die Genauigkeit und Effizienz der automatischen Kassation zu erhöhen. Die Erwähnung der Technologie des »visual fingerprint« (visueller Fingerabdruck) von LTU technologies, die von Corbis eingesetzt wird, illustriert den Einsatz fortschrittlicher Verfahren zur Bilderkennung. Der Text hebt die stetige Weiterentwicklung von Methoden zur Erkennung ähnlicher Bilder hervor und nennt deren Anwendung in der Medizin (z.B. Diagnoseunterstützung durch Analyse von Röntgenaufnahmen und Kernspintomographie-Bildern) als Beispiel für den potentiellen Fortschritt. Die Arbeit schließt mit der Darstellung weiterer Möglichkeiten der Kassation, z.B. die Identifizierung von Archivbildern anhand von Kennwörtern wie »Archiv« oder »Archivbild« in den Metadaten. Dies zeigt, dass die Weiterentwicklung der Metadatenverwaltung und die Integration neuer Techniken eine wichtige Rolle für die zukünftige Optimierung der automatischen Kassation spielen werden. Die Entwicklung hin zu präziseren Bilderkennungsmethoden, ähnlich wie sie bereits in der medizinischen Bildgebung eingesetzt werden, wird als wichtiger zukünftiger Fortschritt im Bereich der automatischen Bilderschließung und der automatischen Kassation gesehen.

Dieser Abschnitt befasst sich mit verschiedenen Bildformaten und ihren Eigenschaften im Kontext der elektronischen Bildarchivierung. Das JPEG-Format wird als gängiges Komprimierungsformat für Digitalkameras und die Online-Darstellung von Fotos beschrieben. Es bietet eine fotorealistische Darstellung bei relativ kleiner Dateigröße, eignet sich aber aufgrund der Komprimierung weniger gut für Texte und Strichgrafiken, die durch die Kompression unscharf wirken können. Die Möglichkeit, IPTC-Daten in JPEG-Dateien einzubetten, wird erwähnt, die Einbindung von geräteunabhängigen Farbräumen und Profilen ist jedoch nicht möglich. Das TIFF-Format wird als Format mit umfangreichen Funktionen für die Bildbearbeitung hervorgehoben, welches auch mehrere Bildebenen und transparente Elemente unterstützt. Das GIF-Format wird als geeignet für Texte und Konturen mit hohen Komprimierungsraten beschrieben, ist aber aufgrund seiner geringen Farbtiefe von 8 Bit für die Speicherung von Fotos ungeeignet. Das PSD-Format von Photoshop wird als ideales Arbeitsformat für Bildbearbeitungsprozesse mit mehreren Ebenen beschrieben, welches Bilder in verschiedenen Farbmodellen speichern kann. Das EPS-Format, ursprünglich für Vektorgrafiken entwickelt, kann auch Fotos (im komprimierten JPEG-Format) beinhalten und unterstützt sowohl RGB- als auch CMYK-Daten. Schließlich wird das PDF/X3-Format als Standard für die medienneutrale Speicherung und Übermittlung digitaler Druckvorlagen erwähnt, das auf dem PDF-Format basiert und eine geräteunabhängige Speicherung ermöglicht.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Behandlung von Farbräumen. Die Arbeit beschreibt die Unterschiede zwischen dem RGB-Farbraum (für Bildschirmanzeigen) und dem CMYK-Farbraum (für den Druck). Es wird betont, dass bei der Umwandlung zwischen diesen Farbräumen immer Informationsverluste auftreten, da die Farben nicht eins zu eins übertragbar sind. Die Notwendigkeit, diese Unterschiede bei der Archivierung und der späteren Verwendung der Bilder zu berücksichtigen, um eine konsistente Darstellung zu gewährleisten, wird hervorgehoben. Das im Text erwähnte Color Management Module (CMM) ColorSync (Mac) und ICM (Image Color Matching, Windows) stellt sicher, dass Farben auf verschiedenen Geräten möglichst einheitlich angezeigt werden. Die zwei Rendering-Methoden (farbmetrisch und perzeptiv) werden kurz erklärt, wobei die farbmetrische Methode eine 1:1-Farbübertragung anstrebt, während beim Rendern von größeren in kleinere Farbräume Farben außerhalb des Zielfarbraums abgeschnitten werden. Die Wahl des Farbraums hängt somit stark von der späteren Verwendung des Bildes ab (Bildschirmanzeige oder Druck).