Die umgekehrte Bildsuche ist eine der bekanntesten und einfachsten digitalen Ermittlungstechniken mit Zwei-Klick-Funktionalität zur Auswahl von „Google nach Bild durchsuchen“ in vielen Webbrowsern. Diese Methode ist auch in der Populärkultur weit verbreitet, vielleicht vor allem in der MTV-Show Catfish, Dies macht Menschen in Online-Beziehungen sichtbar, die gestohlene Fotos in ihren sozialen Medien verwenden.

Wenn Sie Google jedoch nur für die umgekehrte Bildsuche verwenden, werden Sie meistens enttäuscht sein. Beschränken Sie Ihren Suchprozess auf das Hochladen eines Fotos in seiner ursprünglichen Form auf nur images.google.com kann Ihnen nützliche Ergebnisse für die am offensichtlichsten gestohlenen oder beliebten Bilder liefern, aber für die meisten anspruchsvollen Forschungsprojekte benötigen Sie zusätzliche Websites — zusammen mit viel Kreativität.

Dieser Leitfaden führt Sie durch detaillierte Strategien zur Verwendung der umgekehrten Bildsuche bei digitalen Untersuchungen, mit dem Ziel, Personen und Orte zu identifizieren und die Nachkommen eines Bildes zu bestimmen. Nachdem die Kernunterschiede zwischen den Suchmaschinen detailliert beschrieben wurden, werden Yandex, Bing und Google anhand von fünf Testbildern getestet, die verschiedene Objekte aus verschiedenen Regionen der Welt zeigen.

Beyond Google

Der erste und wichtigste Ratschlag zu diesem Thema kann gar nicht genug betont werden: Google Reverse Image Search ist nicht sehr gut.

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Leitfadens ist der unbestrittene Marktführer der umgekehrten Bildsuche die russische Website Yandex. Nach Yandex sind die Zweitplatzierten Bing und Google von Microsoft. Ein vierter Dienst, der auch bei Ermittlungen verwendet werden könnte, ist TinEye, Diese Website ist jedoch auf Verletzungen des geistigen Eigentums spezialisiert und sucht nach genauen Duplikaten von Bildern.

Yandex

Yandex ist bei weitem die beste umgekehrte Bildsuchmaschine mit einer unheimlich leistungsstarken Fähigkeit, Gesichter, Landschaften und Objekte zu erkennen. Diese russische Website stützt sich stark auf benutzergenerierte Inhalte wie touristische Bewertungsseiten (z. B. FourSquare und TripAdvisor) und soziale Netzwerke (z. B. Dating-Sites), um bemerkenswert genaue Ergebnisse bei Gesichts- und Landschaftserkennungsabfragen zu erzielen.

Seine Stärken liegen in Fotografien, die im europäischen oder ehemaligen sowjetischen Kontext aufgenommen wurden. Während Fotos aus Nordamerika, Afrika und anderen Orten immer noch nützliche Ergebnisse auf Yandex liefern, können Sie frustriert sein, wenn Sie durch Ergebnisse scrollen, die hauptsächlich aus Russland, der Ukraine und Osteuropa stammen, und nicht aus dem Land Ihrer Zielbilder.

Um Yandex zu verwenden, gehen Sie zu images.yandex.com , dann wählen Sie das Kamerasymbol auf der rechten Seite.

Von dort aus können Sie entweder ein gespeichertes Bild hochladen oder die URL eines online gehosteten Bildes eingeben.

Wenn Sie mit der russischen Benutzeroberfläche nicht weiterkommen, halten Sie Ausschau nach Выберите файл (Datei auswählen), Введите адрес картинки (Bildadresse eingeben) und Кайти (Suchen). Halten Sie nach der Suche Ausschau nach ПохожИе картинки (Ähnliche Bilder) und 体щё похожие (ähnlicher).

Die von Yandex verwendeten Gesichtserkennungsalgorithmen sind schockierend gut. Yandex sucht nicht nur nach Fotos, die denen mit einem Gesicht ähneln, sondern auch nach anderen Fotos derselben Person (bestimmt durch übereinstimmende Gesichtsähnlichkeiten) mit völlig unterschiedlicher Beleuchtung, Hintergrundfarben und Positionen. Während Google und Bing möglicherweise nur nach anderen Fotos suchen, die eine Person mit ähnlicher Kleidung und allgemeinen Gesichtszügen zeigen, Yandex sucht nach diesen Übereinstimmungen, und auch andere Fotos einer Gesichtsübereinstimmung. Unten sehen Sie, wie die drei Dienste das Gesicht von Sergey Dubinsky durchsuchten, einem russischen Verdächtigen beim Abschuss von MH17. Yandex fand zahlreiche Fotos von Dubinsky aus verschiedenen Quellen (nur zwei der Top-Ergebnisse hatten nicht verwandte Personen), wobei sich das Ergebnis vom Originalbild unterschied, aber dieselbe Person zeigte. Google hatte überhaupt kein Glück, während Bing ein einziges Ergebnis (fünftes Bild, zweite Reihe) hatte, das auch Dubinsky zeigte.

Yandex ist offensichtlich ein russischer Dienst, und es gibt Sorgen und Vermutungen über seine Verbindungen (oder mögliche zukünftige Verbindungen) zum Kreml. Während wir bei Bellingcat ständig Yandex für seine Suchfunktionen verwenden, sind Sie vielleicht etwas paranoider als wir. Verwenden Sie Yandex auf eigenes Risiko, insbesondere wenn Sie auch Bedenken hinsichtlich der Nutzung von VK und anderen russischen Diensten haben. Wenn Sie nicht besonders paranoid sind, suchen Sie in Yandex nach einem nicht indizierten Foto von sich selbst oder jemandem, den Sie kennen, und prüfen Sie, ob es Sie oder Ihren Doppelgänger online finden kann.

Bing

In den letzten Jahren hat Bing Google in seinen Reverse-Image-Suchfunktionen eingeholt, ist aber immer noch begrenzt. Bings „Visuelle Suche“, gefunden bei images.bing.com , ist sehr einfach zu bedienen und bietet einige interessante Funktionen, die anderswo nicht zu finden sind.

Innerhalb einer Bildsuche können Sie mit Bing ein Foto zuschneiden (Schaltfläche unter dem Quellbild), um sich auf ein bestimmtes Element in diesem Foto zu konzentrieren, wie unten gezeigt. Die Ergebnisse mit dem zugeschnittenen Bild werden die Fremdelemente ausschließen, auf dem benutzerdefinierten Feld konzentriert. Wenn der ausgewählte Teil des Bildes jedoch klein ist, lohnt es sich, das Foto manuell zuzuschneiden und die Auflösung zu erhöhen — Bilder mit niedriger Auflösung (unter 200 × 200) liefern schlechte Ergebnisse.

Unten wurde ein Google Street View-Bild eines Mannes, der mit ein paar Möpsen spazieren ging, abgeschnitten, um sich nur auf die Hündchen zu konzentrieren, was zu Bing führte, um die auf dem Foto sichtbare Hunderasse vorzuschlagen (die Funktion „Sieht aus wie“), zusammen mit visuell ähnlichen Ergebnissen. Diese Ergebnisse enthielten meist Paare von Hunden, die gelaufen wurden, passend zum Quellbild, aber nicht immer nur Möpse, wie französische Bulldoggen, Englische Bulldoggen, Mastiffs, und andere sind gemischt.

Google

Bei weitem die beliebteste Reverse-Image-Suchmaschine, bei images.google.com , Google ist für die meisten rudimentären umgekehrten Bildsuchen in Ordnung. Einige dieser relativ einfachen Abfragen umfassen die Identifizierung bekannter Personen auf Fotos, das Auffinden der Quelle von Bildern, die online ziemlich häufig geteilt wurden, das Bestimmen des Namens und des Erstellers eines Kunstwerks usw. Wenn Sie jedoch Bilder suchen möchten, die nicht in der Nähe einer exakten Kopie des von Ihnen untersuchten Bildes liegen, werden Sie möglicherweise enttäuscht sein.Wenn Sie beispielsweise nach dem Gesicht eines Mannes suchen, der versucht hat, einen BBC-Journalisten bei einer Trump-Kundgebung anzugreifen, kann Google die Quelle des zugeschnittenen Bildes finden, aber keine zusätzlichen Bilder von ihm oder sogar von jemandem, der eine vorübergehende Ähnlichkeit mit ihm hat.

Während Google nicht sehr stark darin war, andere Fälle des Gesichts dieses Mannes oder ähnlich aussehender Personen zu finden, fand es immer noch die ursprüngliche, nicht zugeschnittene Version des Fotos, von dem der Screenshot aufgenommen wurde, und zeigte einige Nützlichkeiten.

Fünf Testfälle

Zum Testen verschiedener Reverse-Image-Suchtechniken und -engines werden eine Handvoll Bilder verwendet, die verschiedene Arten von Untersuchungen darstellen, darunter sowohl Originalfotos (die zuvor nicht online hochgeladen wurden) als auch recycelte. Aufgrund der Tatsache, dass diese Fotos in diesem Handbuch enthalten sind, ist es wahrscheinlich, dass diese Testfälle in Zukunft nicht mehr wie vorgesehen funktionieren, da Suchmaschinen diese Fotos indizieren und in ihre Ergebnisse integrieren. Daher sind Screenshots der Ergebnisse enthalten, wie sie beim Schreiben dieses Handbuchs erschienen sind.

Diese Testfotos umfassen eine Reihe verschiedener geografischer Regionen, um die Stärke von Suchmaschinen für Quellmaterial in Westeuropa, Osteuropa, Südamerika, Südostasien und den Vereinigten Staaten zu testen. Mit jedem dieser Fotos habe ich auch diskrete Objekte innerhalb des Bildes hervorgehoben, um die Stärken und Schwächen für jede Suchmaschine zu testen.

Fühlen Sie sich frei, diese Fotos herunterzuladen (jedes Bild in diesem Handbuch ist direkt mit einer JPEG-Datei verlinkt) und sie selbst durch Suchmaschinen zu führen, um Ihre Fähigkeiten zu testen.

Olisov-Palast In Nischni Nowgorod, Russland (Original, bisher nicht online hochgeladen)

Isoliert: Weißer SUV in Nischni Nowgorod

Isoliert: Anhänger in Nischni Nowgorod

Stadtbild In Cebu, Philippinen (Original, bisher nicht online hochgeladen)

Isoliert: Wohnanlage „The Padgett Place“

Isoliert: „Waterfront Hotel“

Studenten von Bloomberg 2020 Ad (Screenshot aus dem Video)

Isoliert: Student

Av. do Café In São Paulo, Brasilien (Screenshot von Google Street View)

Isoliert: Toca do Açaí

Isoliert: Estacionamento (Parkplatz)

Amsterdamer Kanal (Original, bisher nicht online hochgeladen)

Isoliert: Graureiher

Isoliert : Niederländische Flagge (ebenfalls um 90 Grad im Uhrzeigersinn gedreht)

Ergebnisse

Jedes dieser Fotos wurde ausgewählt, um die Möglichkeiten und Grenzen der drei Suchmaschinen zu demonstrieren. Während insbesondere Yandex manchmal wie digitale schwarze Magie wirkt, ist es alles andere als unfehlbar und kann mit einigen Arten von Suchanfragen zu kämpfen haben. Für einige Möglichkeiten, diese Einschränkungen möglicherweise zu überwinden, habe ich am Ende dieses Handbuchs einige kreative Suchstrategien beschrieben.

Novgorod’s Olisov Palace

Vorhersehbar hatte Yandex keine Probleme, dieses russische Gebäude zu identifizieren. Neben Fotos aus einem ähnlichen Winkel wie unser Quellfoto fand Yandex auch Bilder aus anderen Perspektiven, einschließlich 90 Grad gegen den Uhrzeigersinn (siehe die ersten beiden Bilder in der dritten Reihe) vom Standpunkt des Quellbilds.

Yandex hatte auch keine Probleme, den weißen SUV im Vordergrund des Fotos als Nissan Juke zu identifizieren.

Schließlich gelang es Yandex bei der schwierigsten isolierten Suche nach diesem Bild nicht, den unscheinbaren grauen Anhänger vor dem Gebäude zu identifizieren. Einige der Ergebnisse sehen aus wie das aus dem Quellbild, aber keines ist eine tatsächliche Übereinstimmung.

Bing hatte keinen Erfolg bei der Identifizierung dieser Struktur. Fast alle Ergebnisse stammten aus den USA und Westeuropa und zeigten Häuser mit weißem / grauem Mauerwerk oder Abstellgleis und braunen Dächern.

Ebenso konnte Bing nicht feststellen, dass der weiße SUV ein Nissan Juke war, sondern konzentrierte sich auf eine Reihe anderer weißer SUVs und Autos.

Schließlich konnte Bing den grauen Anhänger nicht identifizieren und konzentrierte sich mehr auf Wohnmobile und größere, graue Wohnmobile.

Googles Ergebnisse für das vollständige Foto sind komisch schlecht, mit Blick auf das Haus TV-Show und Bilder mit sehr wenig visueller Ähnlichkeit.

Google hat den weißen SUV erfolgreich als Nissan Juke identifiziert und sogar in der Textfeldsuche notiert. Wie bei Yandex zu sehen ist, können Reverse—Image—Algorithmen am besten ihre Magie entfalten, wenn Sie der Suchmaschine ein Bild aus einer ähnlichen Perspektive wie beliebte Referenzmaterialien zuführen – eine Seitenansicht eines Autos, die der der meisten Anzeigen ähnelt.

Schließlich erkannte Google, was der graue Anhänger war (Wohnwagen / Wohnmobil), aber seine „visuell ähnlichen Bilder“ waren weit davon entfernt.

Scorecard: Yandex 2/3; Bing 0/3; Google 1/3

Cebu

Yandex war technisch in der Lage, das Stadtbild als das von Cebu auf den Philippinen zu identifizieren, aber vielleicht nur durch Zufall. Das vierte Ergebnis in der ersten Reihe und das vierte Ergebnis in der zweiten Reihe sind von Cebu, aber nur das zweite Foto zeigt eines der gleichen Gebäude wie im Quellbild. Viele der Ergebnisse stammten auch aus Südostasien (insbesondere Thailand, ein beliebtes Ziel für russische Touristen) und stellten ähnliche Baustile fest, aber keiner stammt aus derselben Perspektive wie die Quelle.

Von den beiden von der Suche isolierten Gebäuden (dem Padgett Palace und dem Waterfront Hotel) konnte Yandex das letztere identifizieren, nicht jedoch das erstere. Das Padgett Palace Building ist ein relativ unauffälliges Hochhaus mit Eigentumswohnungen, während das Waterfront Hotel auch ein Casino im Inneren hat, was zu einer Reihe von touristischen Fotografien führt, die seine ausgeprägtere Architektur zeigen.

Bing hatte bei der Suche nach dem Stadtbild von Cebu keine Ergebnisse, die selbst in Südostasien lagen und eine starke geografische Einschränkung der indizierten Ergebnisse aufwiesen.

Wie Yandex konnte Bing das Gebäude im linken Teil des Quellbildes nicht identifizieren.

Bing konnte das Hotel am Wasser nicht finden, sowohl bei Verwendung der Zuschneidefunktion von Bing (die nur Fotos mit niedriger Auflösung zurückbringt) als auch beim manuellen Zuschneiden und Erhöhen der Auflösung des Gebäudes aus dem Quellbild. Es ist erwähnenswert, dass die Ergebnisse dieser beiden Versionen des Bildes, die außerhalb der Auflösung identisch waren, dramatisch unterschiedliche Ergebnisse erbrachten.

Wie bei Yandex brachte Google ein Foto von Cebu in seine Ergebnisse zurück, jedoch ohne starke Ähnlichkeit mit dem Quellbild. Während Cebu für die ersten Ergebnisse nicht in den Miniaturansichten enthalten war, wird im Anschluss an „Visuell ähnliche Bilder“ ein Bild von Cebus Skyline als elftes Ergebnis abgerufen (drittes Bild in der zweiten Zeile unten).

Wie bei Yandex und Bing konnte Google das Hochhaus im linken Teil des Quellbildes nicht identifizieren. Google hatte auch keinen Erfolg mit dem Waterfront Hotel Bild.

Scorecard: Yandex 4/6; Bing 0/6; Google 2/6

Bloomberg 2020 Student

Yandex hat das Quellbild dieser Bloomberg—Kampagnenwerbung gefunden – ein Getty Images-Foto. Daneben fand Yandex auch Versionen des Fotos mit angewendeten Filtern (zweites Ergebnis, erste Reihe) und zusätzliche Fotos aus derselben Fotoserie. Auch aus irgendeinem Grund, Porno, wie in den unscharfen Ergebnissen unten zu sehen.

Als Yandex nur das Gesicht des Fotomodells isolierte, brachte Yandex eine Handvoll anderer Aufnahmen desselben Mannes zurück (siehe letztes Bild in der ersten Reihe) sowie Bilder desselben Fotosets im Klassenzimmer (siehe das vierte Bild in der ersten Reihe).

Bing hatte ein interessantes Suchergebnis: Es fand die genaue Übereinstimmung des Stockfotos und brachte dann „Ähnliche Bilder“ von anderen Männern in blauen Hemden zurück. Die Registerkarte „Seiten mit diesem“ des Ergebnisses bietet eine praktische Liste doppelter Versionen desselben Bildes im gesamten Web.

Wenn Sie sich nur auf das Gesicht des Fotomodells konzentrieren, werden keine nützlichen Ergebnisse erzielt oder das Quellbild bereitgestellt, aus dem es stammt.

Google erkennt an, dass das von der Bloomberg-Kampagne verwendete Bild ein Archivfoto ist, was ein genaues Ergebnis liefert. Google wird auch andere Fotos von Menschen in blauen Hemden in der Klasse zur Verfügung stellen.

Bei der Isolierung des Schülers gibt Google erneut die Quelle des Stockfotos zurück, aber seine visuell ähnlichen Bilder zeigen nicht das Stockfotomodell, sondern eine Reihe anderer Männer mit ähnlichen Gesichtsbehaarungen. Wir werden dies als einen halben Gewinn bei der Suche nach dem Originalbild betrachten, aber keine Informationen zu dem spezifischen Modell anzeigen, wie es Yandex getan hat.

Scorekarte: Yandex 6/8; Bing 1/8; Google 3.5/8

Brazilian Street View

Yandex konnte nicht herausfinden, dass dieses Bild in Brasilien aufgenommen wurde, sondern konzentrierte sich auf Stadtlandschaften in Russland.

Für Toca do Açaí brachte Yandex aus irgendeinem Grund meistens Pornos als Ergebnisse zurück. Diese Bilder waren unscharf, und Sie können hier klicken, um die Ergebnisse zu sehen. Trotz des unscharfen Schmutzes identifizierten zwei der Ergebnisse das Logo korrekt.

Für das Parkschild kam Yandex nicht einmal in die Nähe.

Bing wusste nicht, dass dieses Street View-Bild in Brasilien aufgenommen wurde.

…noch hat Bing das Parkschild erkannt…

…oder das Toca do Açaí Logo.

Trotz der Tatsache, dass das Bild direkt aus Googles Street View aufgenommen wurde, erkannte Google Reverse Image Search ein auf seinen eigenen Dienst hochgeladenes Foto nicht.

Genau wie Bing und Yandex konnte Google das portugiesische Parkschild nicht erkennen.

Schließlich hat Google das Toca do Açaí-Logo nicht annähernd identifiziert, sondern sich auf verschiedene Arten von Holzpaneelen konzentriert und gezeigt, wie es sich auf den Hintergrund des Bildes und nicht auf das Logo und die Wörter konzentriert.

Scorekarte: Yandex 7/11; Bing 1/11; Google 3.5/11

Amsterdamer Kanal

Yandex wusste genau, wo dieses Foto in Amsterdam aufgenommen wurde, und fand andere Fotos, die im Zentrum von Amsterdam aufgenommen wurden, und sogar solche mit verschiedenen Vogelarten im Rahmen.

Yandex hat den Vogel im Vordergrund des Fotos korrekt als Graureiher (серая वапля) identifiziert und auch eine Reihe von Bildern von Graureihern in einer ähnlichen Position und Haltung wie das Quellbild zurückgebracht.

Yandex hat jedoch den Test zur Identifizierung der niederländischen Flagge, die im Hintergrund des Fotos hängt, nicht bestanden. Beim Drehen des Bildes um 90 Grad im Uhrzeigersinn, um die Flagge in ihrem normalen Muster darzustellen, konnte Yandex herausfinden, dass es sich um eine Flagge handelte, gab jedoch keine niederländischen Flaggen in den Ergebnissen zurück.

Bing hat nur erkannt, dass dieses Bild eine Stadtlandschaft mit Wasser zeigt, ohne Ergebnisse aus Amsterdam.

Obwohl Bing Schwierigkeiten hatte, eine Stadtlandschaft zu identifizieren, identifizierte es den Vogel korrekt als Graureiher, einschließlich eines speziellen „Looks like“ -Ergebnisses, das zu einer Seite ging, die den Vogel beschreibt.

Wie bei Yandex war die niederländische Flagge für Bing jedoch zu verwirrend, sowohl in ihrer ursprünglichen als auch in ihrer gedrehten Form.

Google stellte fest, dass sich der Kanal des Bildes spiegelte, ging jedoch nicht weiter und konzentrierte sich auf verschiedene asphaltierte Wege in Städten und nichts von Amsterdam.

Google war bei der Vogelidentifikationsübung knapp dran, verpasste sie aber knapp — es ist ein grauer, kein großer blauer Reiher.

Google konnte auch die niederländische Flagge nicht identifizieren. Obwohl Yandex zu erkennen schien, dass das Bild eine Flagge ist, konzentrierte sich der Algorithmus von Google auf die Fensterbank, die das Bild einrahmte, und identifizierte die Flagge falsch als Vorhänge.

Endgültige Scorecard: Yandex 9/14; Bing 2/14; Google 3.5/ 14

Kreative Suche

Trotz der in diesem Handbuch beschriebenen Mängel gibt es eine Handvoll Methoden, um Ihren Suchprozess und Ihr Spiel zu maximieren die Suchalgorithmen.

Spezialisierte Websites

Zum einen könnten Sie einige andere, speziellere Suchmaschinen außerhalb der drei in diesem Handbuch beschriebenen verwenden. Die Merlin Bird ID-App des Cornell Labs ist beispielsweise äußerst genau, um die Art der Vögel auf einem Foto zu identifizieren oder mögliche Optionen anzugeben. Darüber hinaus, obwohl es nicht eine App und lässt Sie nicht Reverse-Suche ein Foto, FlagID.org können Sie manuell Informationen über ein Flag eingeben, um herauszufinden, woher es kommt. Zum Beispiel hat FlagID mit der niederländischen Flagge, mit der sogar Yandex zu kämpfen hatte, kein Problem. Nachdem wir eine horizontale dreifarbige Flagge ausgewählt haben, geben wir die im Bild sichtbaren Farben ein und erhalten dann eine Reihe von Optionen, darunter die Niederlande (zusammen mit anderen ähnlich aussehenden Flaggen wie der Flagge Luxemburgs).

Spracherkennung

Wenn Sie eine Fremdsprache mit einer Rechtschreibung betrachten, die Sie nicht erkennen, versuchen Sie es mit OCR oder Google Translate, um Ihnen das Leben zu erleichtern. Sie können das Handschrift-Tool von Google Translate verwenden, um die Sprache * eines Buchstabens zu erkennen, den Sie von Hand schreiben, oder eine Sprache auswählen (wenn Sie sie bereits kennen) und sie dann selbst für das Wort aufschreiben. Unten wird der Name eines Cafes („Igel im Nebel“) mit dem Handschrift-Tool von Google Translate ausgeschrieben, wodurch die getippte Version des Wortes (ЁжИк) angezeigt wird, das durchsucht werden kann.

* Seien Sie gewarnt, dass Google Translate nicht sehr gut darin ist, Buchstaben zu erkennen, wenn Sie die Sprache noch nicht kennen, aber wenn Sie durch genügend Ergebnisse scrollen, können Sie Ihren handgeschriebenen Brief schließlich finden.

Verpixelung und Unschärfe

Wie in einem kurzen Twitter-Thread beschrieben, können Sie Elemente eines Fotos verpixeln oder verwischen, um um die Suchmaschine dazu zu bringen, sich direkt auf den Hintergrund zu konzentrieren. Auf diesem Foto von Rudy Giulianis Sprecherin bringt das Hochladen des genauen Bildes keine Ergebnisse zurück, die zeigen, wo es aufgenommen wurde.

Wenn wir jedoch die Frau in der Mitte des Bildes verwischen / pixeln, kann Yandex (und andere Suchmaschinen) ihre Magie entfalten, indem sie alle anderen Elemente des Bildes zusammenbringen: die Stühle, Gemälde, Kronleuchter, Teppich- und Wandmuster und so weiter.

Nachdem diese Verpixelung durchgeführt wurde, weiß Yandex genau, wo das Bild aufgenommen wurde: ein beliebtes Hotel in Wien.

Fazit

Reverse-Image-Suchmaschinen haben sich in den letzten zehn Jahren dramatisch weiterentwickelt, ohne dass ein Ende in Sicht ist. Zusammen mit der ständig wachsenden Menge an indiziertem Material haben eine Reihe von Suchgiganten ihre Nutzer dazu verleitet, sich für Bildhosting-Dienste wie Google Fotos anzumelden, was diesen Suchalgorithmen eine endlose Menge an Material für maschinelles Lernen bietet. Darüber hinaus dringt die Gesichtserkennungs-KI mit Produkten wie FindClone in den Verbraucherbereich ein und kann bereits in einigen Suchalgorithmen verwendet werden, nämlich bei Yandex. Facebook Instagram, aber vielleicht ist es nur eine Frage der Zeit, bis so etwas auftaucht, was der Online-Privatsphäre einen schweren Schlag versetzt und gleichzeitig (zu diesem hohen Preis) die Funktionalität der digitalen Forschung erhöht.

Wenn Sie den größten Teil des Artikels übersprungen haben und nur nach dem Endergebnis suchen, finden Sie hier einige leicht verständliche Tipps für die umgekehrte Bildsuche:

• Verwenden Sie zuerst Yandex, zweitens und drittens, und versuchen Sie es dann mit Bing und Google, wenn Sie das gewünschte Ergebnis immer noch nicht finden können.
• Wenn Sie mit Quellbildern arbeiten, die nicht aus einem westlichen oder ehemaligen sowjetischen Land stammen, haben Sie möglicherweise nicht viel Glück. Diese Suchmaschinen sind auf diese Bereiche hyperfokussiert und kämpfen um Fotos, die in Südamerika, Mittelamerika / Karibik, Afrika und weiten Teilen Asiens aufgenommen wurden.
• Erhöhen Sie die Auflösung Ihres Quellbildes, auch wenn es nur bedeutet, die Auflösung zu verdoppeln oder zu verdreifachen, bis es zu einem pixeligen Durcheinander kommt. Keine dieser Suchmaschinen kann mit einem Bild unter 200 × 200 viel anfangen.
• Versuchen Sie, Elemente des Bildes auszuschneiden oder zu verpixeln, wenn es Ihre Ergebnisse auslöst. Die meisten dieser Suchmaschinen konzentrieren sich auf Menschen und ihre Gesichter wie eine wärmesuchende Rakete, also pixelieren Sie sie, um sich auf die Hintergrundelemente zu konzentrieren.
• Wenn alles andere fehlschlägt, werden Sie wirklich kreativ: spiegeln Sie Ihr Bild horizontal, fügen Sie einige Farbfilter hinzu oder verwenden Sie das Klonwerkzeug in Ihrem Bildeditor, um Elemente in Ihrem Bild auszufüllen, die die Suche stören.