Optimieren Sie Ihr Digital Asset Management mit Auto-Tagging

Automatische Metadaten-Verschlagwortung – oder auch Auto-Tagging – wird der& Prozess genannt, womit einer meist grossen Menge von Bildern automatisch beschreibende Metadaten zugeteilt werden. Jedes Asset wird durch Datenextraktion klassifiziert oder durch KI analysiert und mit relevanten Tags, Schlüsselwörtern und spezifischen Beschreibungen versehen. Dieser Prozess reichert die digitalen Assets mit wertvollen Informationen an, die auch die Grundlage dafür bilden, das volle Potenzial eines Digital Asset Management (DAM)-Systems auszuschöpfen.

Automatisches Tagging ist nicht ausschliesslich auf KI angewiesen; es kann auch ohne sie durchgeführt werden. So können wertvolle Informationen, die bereits bei der Aufnahme eines Assets von der Kamera gespeichert werden, automatisch extrahiert und genutzt werden. Beispielsweise lässt sich aus dem Aufnahmedatum direkt die zugehörige „Saison“ ableiten, für die das Bild relevant ist.

In der DAM-Welt beziehen sich Metadaten auf einen beschreibenden Begriff, ein Schlüsselwort, Asset-spezifische Informationen wie Copyright-Information, Aufnahmeort etc. oder Beschreibungen des Inhalts des Assets. Sinnvolle Metadaten helfen nicht nur dabei, Assets schnell zu finden und wiederzuverwenden, sondern erleichtern auch die Automatisierung von Workflows und die Einhaltung von Richtlinien und Standards in Unternehmen.

Während mittels Metadata Mapper Felder wie

• Aufnahmeersteller (z. B. Fotograf)
• GPS Location
• Aufnahmedatum
• Bildgrösse
• Bildformat (quer oder hoch)
• Copyright Informationen
• und weitere Informationen, die in IPTC-, EXIF- oder XMP-Daten hinterlegt wurden,

ausgelesen werden können, bieten KI-Dienste wie die Microsoft Azure KI Services weitere Möglichkeiten, Assets zu verschlagworten:

• Objekterkennung: Für jedes im Bild gefunden Objekt wird ein Tag erstellt
• Wiedererkennung: Markennamen und Logos werden erkannt und wiedergegeben
• Identifikation: Hintergrund-, Vordergrund- und Akzentfarbe werden identifiziert
• Verschlagwortung: Bereitstellung von Informationen zu erkennbaren Objekten wie Lebewesen, Landschaften und Handlungen, die in einem Bild vorkommen
• Bildbeschriftung: Erstellung von Bildbeschreibungen, Bildunterschriften und Alt-Texten für mehr Barrierefreiheit
• OCR-Erkennung: Extrahieren von Texten aus Bildern oder Textdokumenten für die automatische Erstellung von Alt-Texten, Bildunterschriften oder Bildbeschreibungen
• Ähnlichkeitssuche: Präsentiert Bilder, die ähnlich zu einem hochgeladenen Bild sind, oder Dokumente, die thematisch ähnliche Texte enthalten
  

Der Einsatz automatischer Verschlagwortung stellt einen bedeutenden Fortschritt im Digital Asset Management dar. Diese Technologie ermöglicht signifikante Zeitersparnisse und verbessert die Organisation sowie die Effizienz bei der Verwaltung von Assets. Dadurch können Unternehmen das gesamte Potenzial ihrer digitalen Ressourcen voll ausschöpfen.