照片档案管理技术随着数码和计算机技术的兴起得到逐步发展，在产生、传输、存储和使用过程中都依托着计算机、网络等技术和设备。随着多媒体信息数量的剧增,传统的文字搜索获取照片档案的方式已经无法满足用户快速获取图片的需要，在具体的实践中将图片深度学习与人工智能技术相结合应用到照片档案管理非常重要，能够大幅提升工作效率，极大满足用户的信息获取需求。
图片深度学习技术和人工智能的发展:
人工智能技术是将人工处理过的大量数据存人计算机，就像是在练习题后面附上参考答案一样。目前使用的深度学习技术可以对大量的图片进行训练，计算机通过设定的规则进行一段时间的训练后，可以“记住”图片的特征信息，通过检索时的关键信息比对,实现对图片的检索。计算机在学会标记方法后能够自动标记未标识的数据而并不需要人工参与，因此能够在较短时间内完成数据、文件的处理工作，从而使劳动力得到解放、劳动效率得到大幅提高。
现阶段图片检索技术主要有关键词检索和分类检索的方式,搜索方法包括:
(1) 以图片自带的外部信息作为检索原则图片在保存及收录时带有外部信息，即文件名、保存路径等内容，通过比对图片的外部信息来确认检索结果，该方式的有效性取决于保存图片时的外部信息正确与否。
(2)以图片的包含信息描述作为检索原则该方法实现的前提是通过大量的人工对照片内含的物体、颜色、主要标识物等进行语言描述标注为关键词，通过检索词和关键词比对达到检索的效果。这种搜索方法可以得到很好的查准率，结果比较准确，但是由于需要人工参与而且工作量大，可以处理的图片数量有限，这类搜索效果取决于描述词的准确程度。
（3）以图片的重点特征描述作为检索原则使用专门开发的软件分析收录的图片,建立图片的特征索引库，当用户检索图片时给出图片的主要特征描述关键词，此时点击搜索后搜索引擎可给出最符合关键词描述特征的图片,该方式通常是对具有确定特征的。
图片深度学习技术和人工智能的未来:信息化、智能化、高效化和专业化的努力方向
图片深度学习技术的未来发展方向将是在既定的检索机制下，提供快捷精准的检索服务，同时收录更多的图片资源，并且该类资源是经过整理后以统一编码的方式被档案资源管理系统收录，通过图片深度学和人工智能技术的图像识别以及档案资派管理系统的深人融合，形成智能化的照片档案管理系统，在照片类档案资源的检索发展上迈出一大步,该技术的不断发展也将更好地满足照片档案管理工作的实际需要,使照片档案管理工作在快车道上继续驰骋。
文章参考202301期《中国档案》期刊部分
原文章名：《基于卷积神经网络人工智能技术在照片档案管理应用研究》
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