Die Entwickler der Qt-basierten Fotoverwaltung digiKam haben sich Zeit gelassen mit der Veröffentlichung der stabilen Version von digiKam 7.0.0. Vor rund einem Jahr begann die Entwicklung, erste Beta erschien bereits kurz vor Weihnachten.
Ein Jahr Entwicklung
Jetzt wurde die stabile Version digiKam 7.0.0 freigegeben, die einige wichtige neue Funktionen mitbringt. Zudem wurden über 750 Fehler beseitigt. Bereits seit einigen Jahren bietet digiKam eine Funktion, die sich als Opt-in der Erkennung von Gesichtern auf Fotos widmet.
Veraltete Algorithmen
Die im Hintergrund verwendeten Algorithmen waren veraltet und seit digiKam 2.0.0 unverändert. Sie waren für die aktuelle Version nicht leistungsfähig genug, um den Arbeitsablauf der Verwaltung der Gesichtserkennung zu automatisieren.
Zum GSoC 2019 neu geschrieben
Beim Google Summer of Code 2017 arbeitete der Student Yingjie Liu an der Integration Neuraler Netzwerke in die Gesichtserkennung. Die Ergebnisse, basierend auf der Dlib-Bibliothek, waren eher experimenteller Natur und erreichte nicht die nötige Geschwindigkeit. Beim GSoC 2019 wurde der Code von Thanh Trung Dinh komplett neugeschrieben.
Deep Learning
Ziel des Projekts war es, all die alten Ideen hinter sich zu lassen und die Erkennungs-Engines auf modernere Ansätze des [wiki title=”Deep_Learning”]Deep Learning[/wiki] umzustellen. Der neue Code in digiKam 7.0.0, der auf neueren Deep-NeuralNetwork-Funktionen aus der [wiki title=”OpenCV”]OpenCV-Bibliothek[/wiki] basiert, verwendet neuronale Netzwerke mit zuvor erlernten Datenmodellen. Die Erkennungsrate konnte auf 97 Prozent angehoben werden und schließt nun auch die Erkennung von Tieren ein.
Das verwendete neuronale Netzmodell erkennt auch unscharfe, und verdeckte Gesichter, Profile von Gesichtern, gedruckte Gesichter, abgewandte Gesichter und Teilgesichter, erfordert aber eine Lernphase.
Speicherlecks geschlossen
Zudem gelang es, schwerwiegende Speicherlecks in der Gesichtserkennungs-Pipeline zu stopfen. Das nahm laut der Ankündigung einige Monate in Anspruch, da die Fehler schwer zu reproduzieren waren. wie dieser Bugreport belegt. Die Lösung des Problems ermöglichte es, eine lange Liste älterer Bugs im Zusammenhang mit der Gesichtserkennung zu schließen.
Daten von über 1.100 RAW-Formaten
Weitere Änderungen betreffen die Unterstützung für noch mehr RAW-Dateien von zusätzlichen 40 Digitalkameras, unter anderem Canon CR3 und Sony A7R4, sowie verbesserte Unterstützung des [wiki title=”High_Efficiency_Image_File_Format”]HEIF-Bilddateiformats[/wiki], Verbesserungen am Flatpak-Build, ein neues Photomosaik-Tool und viele andere Änderungen. Mit letzterem soll sich ein Bild als Mosaik aus vielen anderen Bildern nachbilden lassen.
digiKam 7.0.0 kann von der KDE-Webseite für Linux, macOS und Windows heruntergeladen werden. Zudem steht auf Flathub ein Flatpak bereit, dass allerdings noch RC-Status hat. Völlig ohne Installation kommt das AppImage aus.
