数码照片档案管理中人工智能技术及其应用

2021-03-27田思陈晓炜

电子元器件与信息技术 2021年1期

田思，陈晓炜

（1.哈尔滨商业大学，黑龙江哈尔滨 150028；2.黑河学院，黑龙江黑河 150028）

0 引言

数码照片档案在高校、事业单位、机关等的运用十分广泛，对于高校、事业单位以及机关单位日常工作的顺利开展有着正面效用，数码照片档案是其在社会生活中所获得的、对于社会以及国家有着重要的保存价值的数码照片。本文将通过对数码照片档案管理中的技术手段的现状，进行研究总结出人工智能技术应用在数码照片档案管理中的优势，比较分析人工智能技术，对于数码照片档案管理以及实体照片特征，信息分析比对的技术应用手段和水平，从而提出优化人工智能技术，在数码照片档案管理中的应用，帮助数码照片档案管理和实体招聘信息检索特征，比对领域的进一步技术，提升和进步，促进数码照片档案管理领域的整体水平提升[1]。

1 数码照片档案的定义和特点

1.1 数码照片档案定义

数码照片档案具有多种种类，根据体裁进行划分，照片档案可以被分类为新闻照片档案、艺术照片档案、科技照片档案。根据2014年所颁布的档案行业标准可发现，数码照片主要指的是基于数字成像技术，应用专业的设备所拍摄得的存储于磁盘、磁带、光盘等各种载体的静态图像文件，这类图像文件依照数字的形式存在，后续阅读处理工作需要通过计算机设备给予支持。数字照片可将通讯网络作为传送的载体，在不同的终端之间传送，数码照片档案则主要指的是团体、机关单位等其他组织在办理公务环节所获得的对社会、对国家具有存储意义，同时被分类整理的数码照片。数码照片包含有两个重要元素，第一个元素是EXIF，该元素指的是数字成像设备与拍摄环节获取并存储于数码照片内的参数，该参数所有成像设备制造商、拍摄日期、拍摄时间、设备型号、光圈、感光度、快门分辨率等。另一个重要元素的是照片组，即多张数码照片的组合。同一组数码的照片具有密切的联系，例如同一项目活动、同一会议，因此照片组通常会反映同一个问题或者是事由，照片组将被存储至同一层级的文件夹中[2]。

1.2 数码照片档案的特点

与传统数码照片管理相比，数码相机在成像以及信息转换方面具有独特之处，数码相机的机身内部放置有光电传感器这一影像化的数字设备，使得数码相机在成像时所获取的摄像信息会快速转化成数字信息，这一信息可被迅速传至电脑设备上信息，编辑人员可通过图像处理软件对数字信息进行编辑和再加工，常用的图像处理软件包括Corel Draw、Photoshop，通过这些处理软件，编辑者可将照片光影、曝光度、锐化度等进行调整，提升照片的质量。通过数码相机设备所获取的照片具有传输快、编辑快、处理快、查阅快、存档快等一系列优势，数码照片具备传输广、连接快的特点，照片查看者不需要通过冲洗的步骤就可以迅速查看数码照片，降低定影、显影所带来的污染，从数码照片的生成直至储存各个环节都可以进行删除和修改，从而避免胶卷浪费，照片保存人员也不需再担心照片变形或褪色问题的发生[3]。

2 数码照片档案管理中人工智能技术的应用

2.1 照片档案管理中人工智能技术应用优势

基于人工智能技术，数码照片档案具有以下几方面优势：第一大优势是机读，基于数码相机所生成的数码照片是一种数字影像的信息文件，因此这类信息文件需要被储存于不同形式的存储器中，照片查阅人员需要借助操作系统、计算机硬件、应用软件等各项现代化设备完成照片读取、照片编辑工作，在设备的支持下，工作人员可高效率管理并利用照片，一旦离开了现代化的电子设备，失去人工智能技术支持，档案管理人员就无法快速识别数码新闻照片，同时也无法对照片进行编辑处理，因此在现代化信息技术的支持下，档案管理人员可通过系列硬件设备和软件设备加强数码照片的管理；第二优势是节省空间，数码照片的载体可进行分离，当所获取的数码照片数量庞大时，管理人员可通过现代化的信息技术将各组照片储存于相应的管理系统中，从而达到直接收集整体管理的目标，这就极大的节省了存储空间，与传统的照片相比，数码照片不再需要物理空间位置，照片管理人员可根据数码照片的量扩展或缩小存储空间，因此数码招聘信息与载体相互分离，不再具备物理实体形态；第三大优势是存档快，与传统照片档案相比，基于人工智能技术的数码照片档案不需要再经历手工立卷整理等各种冗杂的程序，广泛运用的计算机技术以及不断发展的信息网络，使得档案管理人员可将数字化的文字说明、照片、影像资料完整输入计算机系统，从而达到存储管理的目的，信息查看者可随时对照片或文字信息进行查阅补充，及时调整照片以及文字说明，基于人工智能技术快速发展的背景，照片的档案管理工作效率可进一步提升[4]。

2.2 数码照片档案管理中人工智能技术实际应用

2.2.1 提取档案管理系统中照片图像特征

在数码照片的档案管理工作中，人工智能技术的应用核心点在于图像特征的提取，为了快速准确提取照片档案图像特征，管理者需要对不同的照片档案尺寸进行预处理，图像数据增强工具在图片预处理方面具备一定的优势，因此可利用Image Data Generator，将不同的图片进行缩放剪裁，如此以来，每一张照片便可以被划分为多张图片，图片的尺寸保持在224×224的尺寸，接着可运用加点预训练模型提取不同图像的特征信息，其中每一幅图像所具备的特征信息在被提取之后都会呈现为一个向量，一张照片所对应的多幅图片特征会被组合成为一个向量集，那么向量极的集合便可作为档案照片在图像特征索引过程中的一大中介，从而构成索引数据库[5]。

2.2.2 提取待检索的图片图像特征

在照片档案的管理工作中，针对待检索的图片，为了达到快速提取信息的目的，就需要将待检所的图片所呈现的特征信息与图片的内容进行匹配，此时同样可以运用EmageData Generator这一数据工具缩放并剪裁图片，将图片转换为多张224×224大小图片后，再将其提取至一个特征信息向量集之中。在提取照片档案的信息的过程中，需要将照片档案中的特征与需要检索的图片进行对比。这需要人工智能技术的一定参与利用人工智能的识别，合成技术能够将数码照片档案中的特征与需要检索识别的图片相对比，从而找出图片信息特征，为电子照片档案管理提供帮助[6]。

2.2.3 比较图像特征

在数码照片档案管理工作中，为了快速获取检索结果，可将待检索的图片图像特征向量级与档案照片的图像特征信息进行对比，主要用的方法是哈希算法，对比结果相似度较高时则说明对比的两幅图片具有相似的内容，运用以图搜图网络搜索应用，部署Apache Tomcat，在前端页面上传待检索的图片，接着返回检索结果，在后端系统则可运用Keras这一深度学习框架，提取档案库中的图像特征，从而生成特征索引库，为了迅速获取与待查询图片相类似的图片集合，可将哈希算法运用于全部档案照片特征向量集合，再通过后续的对比工作，快速检索图片特征，提升照片管理效率[7]。人工智能技术的应用有利于将数码照片档案中的电子信息与需要检索的图片信息进行比对生成两者相同或相似的信息特征指数从而完成数码照片档案的管理，通过对实体图片的信息检索运用人工智能技术进行分析和归档处理，能够将数码照片档案中与但解锁图片的相同和相似的特征进行整合，从而提高数码照片处理的工作效率。