Im September 2009 - auch schon wieder ein halbes Jahr her - veröffentlichte Google die Version 3.5 der Bildverwaltungssoftware Picasa in Englisch. Ich verwende die Software um die Übersicht über die JPG-Versionen meiner Bilder seit 1998 zu behalten - mittlerweile knapp 80.000 Dateien.

Mit der Version 3.5 welche nun seit kurzem auch in Deutsch verfügbar ist, wurde die Möglichkeit eingeführt automatisch Gesichter in Bildern zu erkennen und diese dann - mehr oder weniger automatisch - Personen zuzuordnen. Diese Informationen werten die Bilderdatenbank zusammen mit einer guten Benennung der Bilder oder aussagekräftigen Tags extrem auf und macht die Suche in der immer größer werdenden Datenbank einfacher.

Da scannen und automatische Zuordnen dauerte bei mir ca. 3 Wochen in denen Picasa fast rund um die Uhr 100% eines Prozessors in Beschlag nahm. Ich vermute stark dass der Algorithmus hier nicht sehr gut skaliert – ein Testlauf mit (viel) weniger Bildern lief in relativ sehr viel weniger Zeit auf meinem schwächeren Notebook durch. Gefühlt hilf es auch den Scan initial komplett durchlaufen zu lassen und dann mit dem taggen zu beginnen anstatt während des scannens anzufangen – da war ich wohl zu ungeduldig.  Nach der automatischen Zuordnung durch Picasa blieben noch ~87000 Gesichter übrig, die nicht automatisch zugeordnet werden konnten. Mit denen habe ich mich nun bis gestern beschäftigt…

Nach dem ich jetzt nun so viel Zeit mit dem Programm zugebracht habe möchte ich die Informationen ja nicht nur in der proprietären Datenbank eines Closed-Source-Programmes wissen sondern direkt in den IPTC-Tags der JPGs haben um diese dann zusammen mit den JPGs sichern zu können und unabhängig vom Picasa zu sein.

Diese Notwendigkeit erkannte auch Andreas Vogel und schrieb kurz nach dem Release der Picasa 3.5 das Programm AvPicFaceXmpTagger mit dem die Personen-Tags aus der Picasa Datenbank an diverse Stellen mittels des EXIF-Tools in die JPG-Dateien geschrieben werden können.  Das Programm gibt es mittlerweile in der Version 1.6, es ist in .NET geschrieben und läuft nach dem Download ohne Installation. Es läuft sowohl mit Parametern von der Kommandozeile als auch mit Eingaben aus einer sehr überscihtlichen aber mächtigen Oberfläche.

Für das speichern der Tags in 84560 Bildern mit getaggten Personen brauchte das Programm hier knapp 15 Stunden.

Schon seit längerem suche ich für ein privates Projekt nach einer praktikablen Lösung, Elemente und ihre Beziehungen untereinander in einem Graphen darzustellen. Dabei sollten die Daten aus irgendeiner Art Datenbank kommen und die Knoten sich möglichst automatisch anordnen. Was ich aber zunächst fand waren entweder sehr hübsche aber rudimentäre Lösungen in Flash oder richtige Profiprogramme die ohne eine längere Einarbeitungszeit nicht zu bedienen waren.

Ein sehr spannendes Projekt auf das ich bei der Suche stieß war FreeMind, eine freie Mindmap-Software für Windows, Linux und Mac Os X. Besonders bemerkenswert  ist  der Flash-Player aus dem Projekt, welcher aus übergebenen XML Dateien sehr schicke Mind-Maps generiert welche sich unglaublich detailliert anpassen und stylen lassen.
In einer Mindmap sind aber natürlich keine Zyklen zugelassen also für mein Problem keine Lösung.

Gestern bin ich nun durch Zufall auf eine Lösung gestoßen welche nicht nur meine Anforderungen erfüllt sondern auch noch leicht zu bedienen ist. Die Rede ist von Node2XL, ein frei verfügbares Plugin für Excel 2007 von Microsoft Research.
Nach dem herunterladen und installieren (das Plugin benötigt als das .Net Framework 3.5), findet sich unter Neu -> Vorlagen -> Meine Vorlagen eine Vorlage namens „NodeXLGraph.xltx“.  Diese Vorlage enthält einige vorformatierte Tabellen und einen Anzeigebereich für den eigentlichen Graphen. Nun ist das erstellen des Graphen ganz einfach. In den Spalten „Vertex 1“ und „Vertex 2“ wird jeweils ein Knotenpaar eingetragen. Ein Klick auf „Show Graph“ berechnet die nötigen Daten und zeigt den Graphen im Anzeigefenster an. Dabei stehen mehrere Algorythmen  für den Grafaufbau zu Verfügung. Mit dem durch das Plug-in neu hinzugekommenen Karteireiter lässt sich der Graph nun detailliert anpassen: Größe und Farbe der Knoten und Kanten, Beschriftungen, Gewichtungen, Farben nach Cluster um nur einige zu nennen.

Eine detaillierte Anleitung des Plugins inklusive einem interessanten Beispiel  (Analyse der Twitterfollower inklusive passendem Daten-Import-Plugin) und weiterführende Links finden sich hier.

Dann mal viel Spaß beim ausprobieren!