在数字时代，企业每天都要处理海量的图像、视频和其他类型的数字资产。如何高效地管理这些资产，提升团队协作效率，成为了企业面临的重要挑战。数字资产管理（DAM）系统应运而生，旨在帮助企业集中存储、组织、搜索和分发数字资产。然而，传统的DAM系统往往依赖于人工标签和分类，效率低下且容易出错。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为DAM带来了新的可能性。AI，尤其是图像识别技术，正在革新DAM的工作流程，显著提升资产分类、搜索和整体管理效率。本文将深入探讨AI如何赋能DAM，介绍五种关键的应用方式，帮助您更好地利用AI技术优化数字资产管理。
关键要点
AI图像识别技术提升DAM效率，降低人工成本。
对象识别功能自动标注图像，简化资产分类。
图像搜索功能基于视觉内容查找资产，提高搜索准确性。
面部分析功能识别人物图像，方便人物相关的资产管理。
地理搜索功能基于地理位置查找资产，拓展搜索维度。
相似搜索功能根据视觉相似性查找资产，激发创意灵感。
AI如何改变数字资产管理
AI图像识别在DAM中的核心作用
人工智能（ai）正在迅速发展，并日益融入到我们生活的方方面面。在数字资产管理（dam）领域，ai，尤其是图像识别技术，发挥着越来越重要的作用。传统的dam系统依赖于手动标签和分类，不仅耗时费力，而且容易出现人为错误。而ai图像识别技术能够自动分析图像内容，识别其中的对象、场景和人物，并生成相应的标签和元数据。这种自动化的能力极大地简化了dam的工作流程，提高了资产管理的效率和准确性。
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AI图像识别技术的核心优势在于其学习能力。通过大量的图像数据训练，AI模型能够识别各种各样的对象和场景，并不断提升识别的准确率。这使得DAM系统能够自动处理各种类型的图像资产，无需人工干预。此外，AI图像识别技术还能够根据企业的实际需求进行定制，例如，针对特定行业或品牌进行优化，以提高识别的针对性和准确性。
总而言之，AI图像识别技术为DAM带来了革命性的变革，使得数字资产管理更加高效、智能和便捷。它不仅能够降低人工成本，提高工作效率，还能够提升资产的价值，为企业创造更多的商业机会。
DAM供应商评估：谷歌、亚马逊与Clarifai
在选择AI赋能的DAM解决方案时，评估不同的供应商至关重要。目前，市场上涌现出众多提供AI图像识别服务的供应商，其中谷歌云平台、亚马逊云服务（AWS）和Clarifai是三个备受关注的代表。
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谷歌云平台（Google Cloud Platform）： 谷歌云平台提供了强大的Cloud Vision API，可以用于图像识别、对象检测、人脸识别等任务。谷歌的AI技术在图像识别领域拥有领先地位，其Cloud Vision API能够提供高质量的识别结果。
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亚马逊云服务（Amazon Web Services）： 亚马逊云服务提供了Amazon Rekognition，这是一种图像和视频分析服务，可以用于识别对象、人物、文本和场景。Amazon Rekognition还支持人脸识别和情感分析等功能，能够为DAM系统提供更丰富的信息。
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Clarifai： Clarifai是一家专注于AI图像识别技术的公司，提供了一系列强大的API和工具，可以用于图像分类、对象检测、人脸识别等任务。Clarifai的AI技术在图像识别领域具有很高的准确率和灵活性，能够满足各种DAM系统的需求。
这三家供应商都拥有各自的优势和特点。谷歌云平台在图像识别的准确率方面表现出色，亚马逊云服务在人脸识别和情感分析方面具有优势，而Clarifai则在灵活性和定制化方面更胜一筹。企业在选择供应商时，应根据自身的实际需求和预算进行综合考虑。
五种AI赋能DAM的关键方式
对象识别：自动标注和分类
对象识别是AI图像识别技术在DAM中最基本也是最关键的应用之一。 它可以自动识别图像中的各种对象，例如人物、动物、物品、场景等，并为这些对象添加相应的标签和元数据。
这一功能极大地简化了手动标注和分类的工作，显著提高了DAM的效率。例如，一张包含狗和汽车的图片，AI可以自动识别并添加“狗”和“汽车”的标签。
企业可以利用对象识别功能自动对上传的图像进行分类，例如将包含人物的图像归类到“人物图像”类别，将包含产品的图像归类到“产品图像”类别。这种自动化的分类方式不仅节省了大量的人工时间，而且能够避免人为错误，保证了资产分类的准确性和一致性。此外，对象识别功能还可以用于创建智能搜索索引，使得用户可以通过搜索特定的对象来快速找到所需的图像资产。
使用对象识别功能，您可以：
- 自动生成关键词： 为图像自动添加描述性关键词，提高搜索效率。
- 优化图像分类： 将图像自动分类到预定义的类别中，方便管理和查找。
- 提升内容审核效率： 自动识别不合规内容，例如暴力、色情等，提高内容安全性。
图像搜索：基于视觉内容的精准查找
传统的DAM系统通常依赖于文本搜索，即通过搜索关键词来查找图像。 然而，这种方式存在一定的局限性，例如，用户可能无法准确描述图像的内容，或者图像的标签信息不完整。而AI图像搜索技术则能够基于图像的视觉内容进行搜索，无需依赖关键词，从而提高了搜索的准确性和效率。
这种图像搜索方式的工作原理是：用户上传一张图像作为搜索的参考，AI系统会分析该图像的视觉特征，并在数据库中查找与之视觉内容相似的图像。例如，用户上传一张绿色蜥蜴的图片，系统能够找到其他包含绿色蜥蜴的图片，即使这些图片没有被标注为“绿色蜥蜴”。
使用图像搜索功能，您可以：
- 快速找到相似图像： 上传一张参考图，快速找到与其视觉内容相似的其他图像。
- 发现隐藏的关联： 通过视觉相似性发现图像之间的潜在联系。
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激发创意灵感： 在海量图像中发现与目标主题相关的素材，激发创意灵感。
举例来说，如果您在网上看到一张非常棒的图片，例如一张绿色蜥蜴的图片，并希望在您的DAM系统中找到类似的图片，您可以直接将这张图片上传到系统中，AI图像搜索功能将会自动分析图片的内容，找到您的图库里相似的图片。这比手动输入关键词要方便快捷得多。通过测试发现使用了上传的Google绿色蜥蜴图能够在Elivis里快速检索到类似图片。
面部分析：人物相关的资产管理
对于拥有大量人物图像的企业来说，面部分析功能尤为重要。面部分析技术能够识别图像中的人脸，并提取人脸的各种特征，例如年龄、性别、表情等。 这些特征可以用于人物相关的资产管理，例如，根据年龄和性别对人物图像进行分类，或者根据表情对人物图像进行情感分析。
使用面部分析功能，您可以：
- 自动识别人脸： 快速识别人脸，并提取人脸的各种特征。
- 优化人物图像分类： 根据年龄、性别等信息对人物图像进行分类。
- 进行情感分析： 分析人物图像中的情感，例如喜怒哀乐，为内容创作提供参考。
亚马逊的Amazon Rekognition在面部分析方面表现非常出色。上传一组包含人物的图片后，Amazon会自动识别人物的面部特征，包括年龄范围、性别、是否佩戴眼镜，甚至人物的情绪。这对于需要根据人物特征来管理和搜索图片的企业来说，是非常有用的。
地理搜索：拓展搜索维度
地理搜索功能能够基于图像的地理位置信息进行搜索。 如果图像包含GPS坐标，DAM系统可以自动提取这些坐标，并将图像在地图上进行标注。用户可以通过在地图上选择特定的区域来查找位于该区域的图像资产。这对于需要管理地理位置相关的资产的企业来说，非常有用。
例如，一家旅游公司可以利用地理搜索功能来查找某个景点的图像，或者一家房地产公司可以利用地理搜索功能来查找某个地区的房产图像。 谷歌云平台在地理搜索方面提供了强大的支持。谷歌的Cloud Vision API能够识别图像中的地标，并提取地标的GPS坐标。在DAM系统中，您可以点击“在地图上显示”的按钮，即可在地图上看到所有地标图像的位置。通过GIS地理信息系统，可以快速检索包含地标的图片。 使用地理搜索功能，您可以：
- 快速查找特定地区的图像： 在地图上选择区域，快速找到位于该区域的图像资产。
- 管理地理位置相关的资产： 将图像与地理位置信息关联，方便管理和搜索。
- 拓展搜索维度： 通过地理位置信息拓展搜索维度，提高搜索的灵活性。
相似搜索：视觉驱动的发现之旅
相似搜索功能是一种基于视觉相似性的搜索方式。用户上传一张图像作为搜索的参考，DAM系统会分析该图像的视觉特征，并在数据库中查找与之视觉内容相似的图像。 这种搜索方式可以帮助用户发现与目标主题相关的素材，即使这些素材没有被标注为相同的关键词。
例如，如果您在DAM系统中找到一张蓝色跑车的图片，并希望找到其他类似的跑车图片，您可以使用相似搜索功能。系统会分析该跑车的颜色、款式、拍摄角度等视觉特征，并在数据库中查找与之相似的跑车图片。通过相似搜索功能，您可以快速找到符合您视觉需求的素材，提高工作效率。
使用相似搜索功能，您可以：
- 快速找到视觉风格一致的图像： 上传一张参考图，快速找到与其视觉风格一致的其他图像。
- 发现与目标主题相关的素材： 通过视觉相似性发现与目标主题相关的素材，即使这些素材没有被标注为相同的关键词。
- 拓展素材选择范围： 在海量图像中发现更多符合视觉需求的素材，提高内容创作的多样性。
总的来说，通过选择一张BMW的图片，点击相似图片搜索，可以快速检索到图库里的所有跑车。
使用 AI 图像识别工具提升 DAM 的步骤
步骤 1：选择合适的 AI 图像识别服务提供商
首先需要根据您的需求和预算选择合适的 AI 图像识别服务提供商，例如 Google Cloud Vision API、Amazon Rekognition 或 Clarifai 等。 考虑因素包括识别准确率、API 接口的易用性、价格以及是否提供定制化服务。
步骤 2：集成 AI 图像识别 API
将选择的 AI 图像识别 API 集成到您的 DAM 系统中。这通常涉及编写代码以调用 API 接口，并将图像数据发送到 API 进行分析。
步骤 3：配置 AI 图像识别参数
根据您的需求配置 AI 图像识别的参数，例如选择需要识别的对象类型、设置识别的准确率阈值等。这有助于提高识别的针对性和准确性。
步骤 4：上传图像并进行自动标注和分类
将图像上传到 DAM 系统后，AI 图像识别服务会自动分析图像内容，识别其中的对象、场景和人物，并生成相应的标签和元数据。这些标签和元数据将用于图像的自动标注和分类。
步骤 5：使用 AI 图像搜索功能查找图像
使用 AI 图像搜索功能，您可以基于图像的视觉内容进行搜索，无需依赖关键词。上传一张图像作为搜索的参考，AI 系统会分析该图像的视觉特征，并在数据库中查找与之视觉内容相似的图像。
步骤 6：利用面部分析功能管理人脸图像
如果您的 DAM 系统中包含大量人脸图像，可以利用面部分析功能识别人脸，并提取人脸的各种特征，例如年龄、性别、表情等。这些特征可以用于人脸图像的分类、搜索和情感分析。
步骤 7：使用地理搜索功能查找地理位置相关的图像
如果您的 DAM 系统中包含地理位置相关的图像，可以使用地理搜索功能在地图上选择区域，快速找到位于该区域的图像资产。这对于管理地理位置相关的资产非常有用。
步骤 8：利用相似搜索功能发现更多相关素材
当您找到一张符合需求的图像时，可以利用相似搜索功能查找与之视觉风格一致的其他图像。这有助于拓展素材选择范围，提高内容创作的多样性。
AI 图像识别服务定价
定价模式和费用构成
AI 图像识别服务的定价模式通常基于 API 调用次数或图像处理数量。不同的服务提供商可能有不同的定价策略，因此在选择服务时需要仔细比较。以下是一些常见的定价模式：
- 按调用次数收费： 每次调用 API 接口进行图像识别都会产生费用。这种模式适合 API 调用量较少的场景。
- 按图像处理数量收费： 根据处理的图像数量收费。这种模式适合需要批量处理图像的场景。
- 包月套餐： 购买固定数量的 API 调用次数或图像处理数量，按月付费。这种模式适合 API 调用量或图像处理数量相对稳定的场景。
除了基本的 API 调用或图像处理费用外，一些服务提供商可能还会收取额外的费用，例如：
- 高级功能费用： 某些高级功能，例如定制化模型训练、人脸识别等，可能需要额外付费。
- 存储费用： 如果需要将图像存储在服务提供商的云存储中，可能需要支付存储费用。
- 技术支持费用： 如果需要获得服务提供商的技术支持，可能需要支付技术支持费用。
AI赋能DAM的优缺点分析
? Pros自动化资产分类和标注，节省时间和人力成本。
基于视觉内容实现精准搜索，提高资产查找效率。
拓展搜索维度，例如地理位置和人脸识别，提升灵活性。
根据视觉相似性发现相关素材，激发创意灵感。
通过智能推荐和自动内容生成等功能，提升资产价值。
? Cons需要一定的技术投入和学习成本，包括API集成和模型训练等。
对图像质量和清晰度有一定要求，低质量图像识别准确率可能较低。
存在一定的隐私风险，需要遵守相关的隐私保护法规。
AI的判断可能存在偏差，需要人工审核和校正。
AI 图像识别在 DAM 中的核心功能
核心功能介绍
AI 图像识别技术为 DAM 系统带来了众多强大的功能，极大地提升了数字资产管理的效率和智能化程度。以下是 AI 图像识别在 DAM 中的一些核心功能：
- 对象识别 (Object Recognition): 能够自动识别图像中包含的各种对象，如人物、动物、车辆、建筑物等。这使得系统可以自动为图像添加标签，方便用户进行搜索和分类。
- 场景识别 (Scene Recognition): 可以识别图像中的场景类型，例如室内、室外、风景、城市等。这有助于更好地理解图像的上下文信息，并进行更精确的分类。
- 人脸识别 (Facial Recognition): 能够识别图像中的人脸，并提取人脸的各种特征，例如年龄、性别、表情等。这可以用于人脸图像的分类、搜索和情感分析。
- 地标识别 (Landmark Recognition): 可以识别图像中的著名地标，例如建筑物、纪念碑等。这使得系统可以自动为图像添加地理位置信息，方便用户进行地理搜索。
- 文本识别 (Text Recognition): 能够识别图像中的文字内容，例如标志、标牌、文档等。这可以用于图像信息的提取和分析。
- 相似图像搜索 (Similar Image Search): 基于图像的视觉内容进行搜索，无需依赖关键词。上传一张图像作为搜索的参考，AI 系统会分析该图像的视觉特征，并在数据库中查找与之视觉内容相似的图像。
AI 图像识别在不同行业的应用案例
各行业应用案例
AI 图像识别技术在各行各业的 DAM 系统中都拥有广泛的应用前景。以下是一些典型的应用案例：
- 电商行业： AI 图像识别可以用于自动标注和分类商品图像，例如服装、鞋包、家居用品等。这使得用户可以通过搜索特定的商品特征来快速找到所需的商品图像。此外，AI 图像识别还可以用于商品推荐，例如根据用户的浏览历史和购买记录推荐相似的商品图像。
- 媒体行业： AI 图像识别可以用于自动标注和分类新闻图片、视频截图等。这使得编辑可以快速找到与新闻事件相关的素材，提高新闻报道的时效性和准确性。此外，AI 图像识别还可以用于版权保护，例如自动检测盗版图片和视频。
- 旅游行业： AI 图像识别可以用于自动标注和分类景点图片、酒店图片等。这使得用户可以通过搜索特定的景点或酒店来快速找到所需的图像。此外，AI 图像识别还可以用于旅游攻略的生成，例如自动提取景点图片中的地标信息，并生成相应的旅游攻略。
- 房地产行业： AI 图像识别可以用于自动标注和分类房产图片、户型图等。这使得用户可以通过搜索特定的房产特征来快速找到所需的图像。此外，AI 图像识别还可以用于虚拟看房，例如自动生成房产的 3D 模型，并进行室内漫游展示。
常见问题解答
AI 图像识别技术在 DAM 中的应用有哪些优势？
AI 图像识别技术可以自动标注图像，简化资产分类；基于视觉内容查找资产，提高搜索准确性；识别人物图像，方便人物相关的资产管理；基于地理位置查找资产，拓展搜索维度；根据视觉相似性查找资产，激发创意灵感。
如何选择合适的 AI 图像识别服务提供商？
在选择 AI 图像识别服务提供商时，应根据自身的实际需求和预算进行综合考虑。可以从识别准确率、API 接口的易用性、价格以及是否提供定制化服务等多个方面进行评估。
AI 图像识别技术是否会侵犯用户的隐私？
在使用 AI 图像识别技术时，需要遵守相关的隐私保护法规，例如欧盟的 GDPR。企业应明确告知用户图像数据的使用目的，并获得用户的授权。此外，企业还应采取必要的技术措施，例如数据加密、访问控制等，以保护用户的隐私。
相关问题
除了图像识别，AI 还能为 DAM 带来哪些可能性？
除了图像识别，AI 还可以为 DAM 带来更多的可能性，例如： 智能推荐： 根据用户的浏览历史和使用习惯，推荐相关的数字资产。 自动内容生成： 基于现有的数字资产，自动生成新的内容，例如视频摘要、图片描述等。 智能工作流： 自动执行 DAM 系统中的各种任务，例如审批、发布等。 风险预警： 自动检测潜在的安全风险，例如版权侵权、敏感信息泄露等。 随着 AI 技术的不断发展，我们可以期待 AI 在 DAM 领域发挥更大的作用，为企业带来更多的价值。
