Seit zwei Jahren verschlagworte ich meine Bilder nun auch nach jedem Foto-Shooting. Anders ist es unmöglich den Überblick zu behalten. Allerdings mache ich dies nur bei neuen Shootings und nicht rückwirkend. Somit sind die 500.000 Bilder davor, nur anhand der Shootingbezeichnungen und der Kundenschlagworte zu finden.

Ein konkretes Bild, oder ein Bild zu einem bestimmten Thema zu finden, wird schnell zur Mammutaufgabe. Wie toll wäre es, wenn Lightroom (ähnlich wie Flickr) die Bildinhalte selbst erkennt und automatisch verschlagwortet? Allerdings machte mir die mehr schlecht, als recht funktionierende Gesichtserkennung (seit LR 6/CC) wenig Hoffnungen.

Nun soll das Lightroom-Plugin Excire Search genau dieses Wunder vollbringen. Es analysiert die eigenen Bilder in einem Lightroom-Katalog und bietet dann diverse Such-Möglichkeiten an. Bislang kommen allerdings nur Mac-User in diesen Genuß.

Erster Eindruck

Die Installation war angenehm einfach. Endlich kein lästiges Plug-In-Rumkopieren in die richtigen Ordner. Außerdem bietet die .dmg-Datei auch noch eine Deinstallation an. Da hat jemand mal mit gedacht.

Nach der Installation muss man zunächst seine Bilder initialisieren. Je mehr, desto besser, damit die Engine „lernen“ kann. Dieser Vorgang war mit einem kleinen Katalog und ca. 3.000 Bildern auf einer SSD in knapp 45 Minuten erledigt. Hat man nicht ganz so optimale Voraussetzungen, dauert es auch gerne mal deutlich länger. Aber dazu später mehr.

Nachdem die Initialisierung beendet war, habe ich die Suche einfach mal ausprobiert. Man kann Bilder mit Stichwörtern, oder anhand von Referenzbildern suchen. Auch eine Kombination aus den Suchmethoden ist möglich. In den „Zusatzmodulfuntionen“ von Lightroom findet sich ein passendes Menü.

Bilder anhand von Referenzfotos finden

Ich habe mir für einen Test ein simples Bild mit Meerblick und Küste aus meinem Lightroom-Katalog herausgesucht. Expire Search bietet mir daraufhin diverse Möglichkeiten, die Suche weiter einzugrenzen. Neben der Anzahl der Ergebnisse, habe ich auch die Wahl, ob nur nach Inhalt, Farbe, oder einer Kombination daraus gesucht werden soll.

Mit den Standard-Einstellungen habe ich nun die erste Suche gestartet und tatsächlich innerhalb weniger Sekunden ein Ergebnis bekommen. Dabei sortiert der Algorithmus die Ergebnisse nach Relevanz.

Das Ergebnis sieht recht vielversprechend aus. Zumindest die Farbstimmung passte auf Anhieb bei der Auswahl. So schnell hätte ich diese Bilder von Hand sicher nicht gefunden. Einige Bilder waren vielleicht nicht ganz optimal ausgewählt, aber das Ausgangsmotiv war auch vielleicht schlecht gewählt. Deshalb habe ich als nächstes die Stichwortsuche ausprobiert…

Bilder anhand von Stichwörtern finden

Die Suche nach Stichwörtern ist ja eigentlich auch das „normale“ Anwendungsfeld. Dabei kann man nicht frei nach Wörtern suchen, sondern bekommt eine Liste (z.B. Baum, Katze, etc.) vorgeschlagen. Neben dem Stichwort, kann man auch Bildeigenschaften definieren. Zum Beispiel: „hell“, „dunkel“, „farbenfroh“, sowie dominante Farben. Damit es nicht zu exotisch wird, habe ich mich für das Stichwort „Auto“ entschieden. Die restlichen Einstellungen habe ich wieder auf den Standard-Einstellungen belassen.

Das Ergebnis konnte sich sehen lassen, war innerhalb weniger Sekunden verfügbar und hat mich wirklich überrascht. Neben modernen Autos, hat die Suche auch Oldtimer und Bilder ausgespuckt, auf denen nur Teile des Autos zu sehen waren. Bei weiteren Test kam auch mal eine Schreibmaschine zum Vorschein, aber im Großen und Ganzen bin ich begeistert.

Große Lightroom-Kataloge im Netzwerk

Nach den ersten Tests, wollte ich mal sehen, wie sich das System mit großen Datenmengen schlägt. Außer meine aktuellen Shootings, liegen sämtliche Bilder als RAW-Dateien auf zwei Servern (NAS) im lokalen Netzwerk. Die NAS haben einen schnellen Prozessor, ordentlich Arbeitsspeicher und sind jeweils über zwei Gigabit-Ports mit dem Netzwerk verbunden. Mit 120 MB/s zu lesen ist in der Regel kein Problem. Trotzdem hat die Initialisierung für einen Lightroom-Katalog mit knapp 73.000 Bildern, über 90 Stunden gedauert.

Das ist aber Meckern auf hohem Niveau. Schließlich muss jedes Bild gelesen, als Miniatur exportiert und analysiert werden. Die Analyse gerfolgt übrigens ausschließlich offline, so dass das Plugin nicht „nach hause telefonieren“ muss

Dennoch müssten Rechner für die Initialisierung sämtlicher Bilder rund einen Monat rund um die Uhr laufen. Dies ist nur in Etappen zu realisieren. Glücklicherweise kann man die Initialisierung unterbrechen und später an der gleichen Stelle wieder fortführen.

Fazit

Was das Plugin zu leisten vermag, ist beeindruckend. Früher, oder später werde ich so meine Kataloge nachträglich verschlagworten. Ich fotografiere jedoch hauptsächlich Menschen und auch mal Produkte. Ob für mich eine Suche nach Windmühle einen tatsächlichen Mehrwert bieten wird, muss ich noch ausklügeln. Schade finde ich, dass das Plugin nicht anzeigt, welche Schlagwörter für ein bestimmtes Bild hinterlegt sind. Es sieht zwar so aus, als ob es vorgesehen wäre, aber zur Zeit noch nicht funktioniert. Dennoch ein tolles Produkt und die einmalig 69,- € allemal wert. Vor dem Kauf kann das Plugin übrigens zwei Wochen kostenlos getestet werden. Die meisten Anwender dürften auch deutlich weniger Bilder in ihren Archiven liegen haben

Kleiner Nachtrag

23. August 2016

Dieser Beitrag war kaum 20 Stunden online, da hatte ich eine E-Mail von Excire im Posteingang. Mir ist beim Recherchieren leider ein kleiner Fehler unterlaufen, der mich annehmen ließ, dass die Bildanalyse nicht lokal, sondern auf den Servern von Excire geschieht. Da habe ich in die Technologiebeschreibung der API wohl etwas falsch interpretiert. Hierfür möchte ich mich noch einmal entschuldigen

Aber diese E-Mail zeigt auch ganz deutlich, dass die Jungs und Mädels aus Lübeck (ja, dieses super Stück Software stammt aus Deutschland), mit Herzblutz dabei sind. Zukünftig soll mit diesem Plugin auch die Organisation von Personenaufnahmen deutlich einfacher werden. Ich bin gespannt und werde diesen Beitrag auf dem neusten Stand halten.

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