AI Visual Tagging Einführung

AI Visual Tagging-Systeme arbeiten typischerweise, indem sie ein Bild zuerst durch konvolutionale neuronale Netzwerke verarbeiten, die auf großen Datensätzen von gekennzeichneten Bildern trainiert wurden. Diese Netzwerke extrahieren visuelle Merkmale und Muster aus den Pixeln, um Objekte, Szenen, Gesichter, Text und andere Elemente zu identifizieren. Das System verknüpft dann diese identifizierten Elemente mit einer vordefinierten Taxonomie oder einem Vokabular von Tags. Einige Systeme können auch natürliche Sprachbeschreibungen oder -unterschriften generieren. Fortgeschrittenes AI-Tagging integriert die Objekterkennung, um mehrere Objekte innerhalb eines Bildes zu identifizieren und zu lokalisieren. Die Tags und Metadaten werden dann mit der Bilddatei verknüpft, die oft in Standardformaten wie EXIF oder XMP gespeichert wird. Viele Systeme ermöglichen die Anpassung des Tag-Vokabulars und der Schwellenwerteinstellungen, um spezifischen Anwendungsfällen gerecht zu werden. Einige können auch lernen und ihre Tagging-Genauigkeit im Laufe der Zeit durch Benutzerfeedback und zusätzliche Schulungen verbessern.