AI 赋能照片档案管理：智能著录与编目的创新实践与技术突破

一、引言

1.1 研究背景

随着信息技术的飞速发展，数字化时代已经全面来临，各种声像设备的普及使得声像档案的数量急剧增加。照片作为声像档案的重要形式之一，广泛应用于各个领域，然而，传统的照片档案管理方式主要依赖人工操作，存在着诸多问题。例如，著录工作需要人工逐一查看照片，并手动输入相关信息，如照片的主题、拍摄时间、地点、人物等，这种方式不仅效率低下，而且容易出现错误和遗漏。

编目工作也面临着同样的问题，由于照片内容的复杂性和多样性，人工编目很难做到准确无误，不同的编目人员可能对同一照片的理解和判断存在差异，导致编目结果不一致，影响档案的检索和利用。此外，随着照片档案数量的不断增加，传统的检索方式已经无法满足用户对档案信息快速、准确获取的需求。因此，传统的照片档案管理方式已经难以适应数字化时代的发展要求，迫切需要引入新的技术和方法来提高管理效率和质量。

1.2 研究目的

本文的研究目的在于深入研究如何利用 AI 人工智能技术解决照片档案管理中的难题，实现照片档案的智能著录与编目。具体来说，通过应用 AI 的图像识别、自然语言处理等技术，自动识别照片中的内容，提取关键信息，并将其转化为结构化的数据，实现照片档案的快速、准确著录。同时，利用 AI 的机器学习和知识图谱等技术，对照片档案进行智能分类和关联，建立高效的检索系统，提高档案的编目效率和检索准确性。

二、AI 人工智能技术概述

2.1 AI 技术的定义和发展

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指利用计算机技术来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、学习、思考等活动的技术。AI 技术涉及自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络等多个领域。

目前，AI 技术已经发展到智能模拟阶段，智能机器已经能初步识别人类的声音、面部、视网膜等，并具有智能搜索、编目、引证、推理等初步的逻辑推理能力和辅助专家系统的功能。随着计算机技术进一步发展将使该技术的应用前景十分广阔。在科技越来越发达的今天，人工智能已经逐渐地走进了我们的工作和生活。

《“十四五”全国档案事业发展规划》明确提出“新一代科技创新与档案工作深度融合”的战略目标，今年处于“十四五”收官之战与“十五五”规划制定的过渡环节，档案部门已经意识到人工智能技术在档案管理中的应用潜力，而照片档案作为重要历史载体，其管理过程的智能化对于提升档案管理整体水平具有重要意义。

2.2 AI 技术在档案管理领域的应用现状

近年来，AI 技术在档案管理领域的应用逐渐受到关注。国内档案界对人工智能的研究集中在将人工智能应用于档案管理的设想及理论层面，也有一些具体的应用案例。例如，2018 年 4 月 28 日，国家档案局档案科学技术研究所与科大讯飞签署全面战略合作协议，双方利用人工智能打造智慧档案并成立联合实验室，重点围绕“智慧收集、智慧管理、智慧存储、智慧利用”，构建新型人工智能智慧档案行业标准，共同推进档案智慧化转型升级。在实际应用中，一些档案管理部门已经开始尝试利用AI 技术进行档案的智能著录、编目和检索等工作，并取得了一定的成效。2023 年 12 月 20 日，国家档案局印发关于认定首批重点实验室的通知，依托福建省档案馆建设了“电子档案单套管理与智能应用重点实验室”，该实验室也是重点围绕基于人工智能技术在档案管理中的相关应用在开展研究。

三、传统照片档案管理面临的问题

3.1 著录效率低下

传统的照片档案著录需要人工逐一查看照片，并手动输入相关信息，如照片的主题、拍摄时间、地点、人物等。这种方式不仅效率低下，而且容易出现错误和遗漏。在实际工作中，档案管理人员需要花费大量的时间和精力来完成著录工作。而且，由于人工操作的局限性，很难保证著录信息的准确性和完整性。一旦出现错误和遗漏，将会影响档案的检索和利用。[2]

3.2 编目不准确

由于照片内容的复杂性和多样性，不同的编目人员可能对同一照片的理解和判断存在差异，导致编目结果不一致，影响档案的检索和利用。照片中的内容可能包含多个主题、人物和场景，编目人员需要根据自己的主观判断来确定照片的分类和主题。这种主观判断的差异可能会导致同一照片在不同的编目系统中被归类到不同的类别，或者主题描述不一致。此外，随着照片档案数量的不断增加，编目人员的工作量也越来越大，容易出现疲劳和疏忽，进一步影响编目的准确性。

3.3 检索困难

传统的照片档案检索主要依靠关键词匹配，这种方式只能检索到与关键词直接相关的照片，对于一些隐含的信息和关联信息很难进行检索。而且，随着照片档案数量的不断增加，检索的难度也越来越大。此外，传统的检索方式也无法处理照片中的图像信息，对于一些需要通过图像特征进行检索的需求，传统检索方式无能为力。

3.4 档案资源整合利用不足

传统的照片档案管理方式往往是分散的，不同部门和机构之间的档案资源难以实现共享和整合。这导致了档案资源的浪费，无法充分发挥档案的价值。在一些大型企业或机构中，不同部门可能拥有各自独立的照片档案管理系统，这些系统之间缺乏有效的沟通和协作，导致档案资源无法得到有效的整合和利用。

四、AI 在照片档案智能著录中的创新实践

4.1 图像识别技术实现自动著录

AI 的图像识别技术可以自动识别照片中的物体、人物、场景等信息，并将其转化为文字描述，实现照片档案的自动著录。例如，通过深度学习算法，AI 可以识别照片中的人脸，并与已有的人物数据库进行比对，自动标注照片中的人物信息。同时，AI 还可以识别照片中的场景，如建筑物、风景等，并标注相应的地点和主题信息。图像识别技术的核心是卷积神经网络（CNN），它可以自动提取图像的特征，并进行分类和识别。在照片档案管理中，利用图像识别技术可以大大提高著录的效率和准确性。

4.2 自然语言处理技术完善著录信息

自然语言处理技术可以对照片中的文字信息进行识别和分析，进一步完善著录信息。例如，对于照片中的说明文字、标签等，AI 可以进行自动识别和提取，并将其纳入著录信息中。此外，自然语言处理技术还可以对照片的描述进行语义分析，提取关键信息，提高著录信息的准确性和完整性。自然语言处理技术包括文本分类、情感分析、命名实体识别等多个方面。在照片档案管理中，利用自然语言处理技术可以更好地理解照片中的文字信息，为著录工作提供更丰富的信息。

五、AI 在照片档案智能编目中的技术突破

5.1 智能分类系统实现自动编目

AI 的智能分类系统可以根据照片的内容、主题、时间、地点等信息，对照片进行自动分类和编目。通过机器学习算法，智能分类系统可以不断学习和优化分类规则，提高分类的准确性和效率。例如，对于一组照片，智能分类系统可以根据照片中的人物、场景、事件等信息，将其分为不同的类别，并为每个类别建立相应的索引，方便用户进行检索和查询。智能分类系统的核心是机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。这些算法可以根据照片的特征进行分类和聚类，实现自动编目。[3]

5.2 知识图谱技术促进档案关联和检索

知识图谱技术可以将照片档案中的各种信息进行关联和整合，构建一个知识网络。通过知识图谱，用户可以更全面地了解照片档案的背景信息和关联信息，提高档案的检索效率和利用价值。知识图谱技术的核心是语义网和本体论，它可以将不同来源的信息进行关联和整合，形成一个结构化的知识体系。在照片档案管理中，利用知识图谱技术可以实现关联检索和智能推荐，为用户提供更个性化的服务。

六、AI 赋能照片档案管理的成效

6.1 提高档案处理效率

AI 技术的应用大大提高了照片档案的著录和编目效率。以东北财经大学为例，原本需耗时数小时的音视频人工整理过程，通过 AI 技术压缩为分钟级处理，大幅节省了人力和时间成本。在传统的照片档案管理中，著录和编目工作需要大量的人力投入，而且工作效率低下。而利用 AI 技术，这些工作可以在短时间内自动完成，大大提高了工作效率。[4]

6.2 提升档案管理与服务效能

智能著录和编目使得档案管理更加科学化和规范化，提高了档案的检索效率和利用价值。同时，AI 技术还可以为用户提供更加个性化的服务，如智能推荐、精准检索等，提升了档案管理的服务效能和用户满意度。通过智能著录和编目，档案的信息更加准确和完整，用户可以更快速地找到自己需要的档案信息。此外，AI 技术还可以根据用户的历史检索记录和偏好，为用户提供智能推荐服务，提高用户的检索效率和体验。

6.3 促进档案资源集成化利用

AI 技术可以有效解决多源异构档案资源的标准化表示与融合问题，显著提升资源整合效率，促进档案资源的互联互通与集成利用。例如，通过知识图谱技术，可以将不同部门和机构的照片档案进行关联和整合，为用户提供更全面的档案信息。在传统的档案管理中，不同部门和机构的档案资源往往是分散的，难以实现共享和整合。而利用 AI 技术，可以打破这种壁垒，实现档案资源的集成化利用，提高档案资源的利用效率和价值。[5]

七、AI 在照片档案管理中应用的挑战与对策

7.1 技术挑战

数据质量问题：AI 技术的应用需要大量高质量的数据作为支撑。然而，目前照片档案的数据质量参差不齐，存在着数据缺失、错误、重复等问题，影响了 AI 技术的应用效果。对策：加强数据质量管理，建立数据清洗和审核机制，提高数据的准确性和完整性。在实际工作中，可以通过人工审核和自动化工具相结合的方式，对照片档案的数据进行清洗和审核，去除错误和重复的数据，补充缺失的数据。

算法性能问题：AI 算法的性能直接影响着照片档案管理的效率和质量。目前，一些 AI 算法在处理复杂场景和大规模数据时，还存在着效率低下、准确性不高等问题。对策：加大对 AI 算法的研发投入，不断优化算法性能，提高算法的适应性和准确性。可以通过引入新的算法和技术，如深度学习、强化学习等，来提高算法的性能。同时，还可以对现有的算法进行优化和改进，以适应不同的应用场景。

7.2 安全与隐私挑战

数据安全问题：照片档案中包含着大量的敏感信息，如人物的身份信息、隐私信息等。AI 技术的应用增加了数据泄露的风险，需要加强数据安全保护。对策：采用加密技术、访问控制技术等手段，保障数据的安全性和保密性。同时，建立严格的访问控制机制，限制对敏感数据的访问权限。

隐私保护问题：在利用 AI 技术对照片档案进行处理和分析时，需要注意保护用户的隐私。对策：建立严格的隐私保护制度，规范数据的使用和共享，确保用户的隐私不被侵犯。在数据收集和使用过程中，需要获得用户的明确授权，并严格遵守相关的隐私保护法规。同时，对数据进行匿名化处理，去除用户的敏感信息，保护用户的隐私。

八、结论与展望

8.1 研究结论

本文通过对 AI 人工智能在照片档案管理中的应用研究，得出以下结论：AI 技术在照片档案智能著录与编目方面具有显著的优势和潜力，可以有效解决传统照片档案管理面临的问题，提高档案管理的效率和质量。同时，AI 技术的应用也带来了一些挑战，需要我们采取相应的对策加以应对。通过实际案例分析，验证了 AI 技术在照片档案管理中的有效性和可行性。

8.2 研究展望

技术发展趋势：未来，AI 技术将不断发展和创新，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术将不断取得突破，为照片档案管理提供更加强大的技术支持。随着技术的不断进步，AI 算法的性能将不断提高，处理复杂场景和大规模数据的能力将不断增强，为照片档案管理带来更多的创新和变革。

应用拓展方向：除了智能著录和编目，AI 技术还可以在照片档案的修复、保护、利用等方面发挥更大的作用。例如，利用 AI 技术对老旧照片进行修复和增强，提高照片的清晰度和质量；利用 AI 技术对照片档案进行深度挖掘和分析，为用户提供更有价值的信息和服务。在照片档案的修复方面，AI技术可以通过图像增强和修复算法，自动修复照片中的划痕、褪色等问题。在照片档案的利用方面，AI 技术可以通过数据分析和挖掘，发现照片档案中的潜在价值和关联信息，为用户提供更深入的研究和决策支持。[6]

参考文献

[1]严忠. 人工智能技术在声像档案中的应用[J]. 电子世界, 2021(4).

[2]刘涛. 人工智能技术在录音录像档案管理中的可用性[J]. 参考网, 2022

[3]探究人工智能在广播电视声像档案管理中的应用[J]. Art and Design, 2022, 1(1

[5]田思, 陈晓炜. 数码照片档案管理中人工智能技术及其应用[J]. 电子元件与信息技术, 2024(4):95-97.

[6]上海市档案馆, 上海市科技成果档案馆, 上海互联网软件集团有限公司. 人工智能在照片档案修复中的应用研究[J]. 上海档案学, 2024(1): 53-56.

国家档案局科技项目，项目名称：《人工智能驱动多跨协同档案垂域数字资源共享利用实践研究》，编号：2025-X-032