En museos, archivos y organizaciones patrimoniales, las imágenes desempeñan un papel central. Sin embargo, no siempre es fácil describirlas por completo. Fotografías, escaneos, obras de arte, registros de objetos y otro material visual suelen contener más información de la que capturan los metadatos existentes. Con análisis de imágenes, añades una nueva capa de enriquecimiento a tu colección. La IA ayuda a reconocer características visuales, objetos, escenas, patrones y otros elementos de contenido en el material visual.

Más conocimiento sobre el material visual

El análisis de imágenes ayuda a examinar sistemáticamente imágenes y otro material visual de colección. Al identificar automáticamente características y elementos de contenido, ofrece más control sobre lo que es visible en las imágenes.

Apoyo para descripción y metadatos

Muchas colecciones visuales solo están parcialmente descritas. El análisis de imágenes puede ayudar a enriquecer metadatos reconociendo objetos, temas, características visuales o elementos recurrentes.

Hacer visibles relaciones y patrones

Analizar imágenes a escala puede revelar similitudes y patrones recurrentes, como motivos, tipos de objeto, composiciones o estilos visuales.

Qué aporta

Descripción más rica del material visual
Añade características visuales, objetos y señales de contenido a los metadatos existentes.

Visión más rápida de grandes colecciones
Analiza grandes volúmenes de material visual de forma más eficiente y obtén una visión general más rápida.

Nuevos puntos de acceso para investigación
Descubre patrones, similitudes y relaciones que de otro modo serían menos visibles.

Mejor encontrabilidad y accesibilidad
Haz que las colecciones de imágenes sean más útiles para investigación, educación y acceso público.

Control y calidad

La IA realiza el trabajo preparatorio. Los resultados siguen siendo verificables y se configuran según tus fuentes, campos, terminología y criterios de calidad. Cuando procede, la fuente o el pasaje sigue siendo trazable. Tu organización decide qué se corrige, aprueba y utiliza finalmente.

Un primer paso concreto

Preferimos empezar con un conjunto de prueba claramente delimitado. Juntos definimos el resultado esperado, los criterios de calidad y el flujo de revisión. Así puedes comprobar rápidamente qué funciona antes de escalar.