AI, gamechanger voor toegankelijkheid?
Slimme technologie opent nieuwe mogelijkheden om digitale content sneller en toegankelijker te maken. Dedicon onderzoekt hoe kunstmatige intelligentie en beeldherkenning de productie van toegankelijke afbeeldingen kunnen ondersteunen, zonder concessies te doen aan kwaliteit. Zo bouwen we stap voor stap aan een efficiënter proces waarin technologie het werk van mensen ondersteunt en versnelt. Praktisch, en met één doel voor ogen: iedereen verder helpen.
Steeds meer digitale publicaties bevatten afbeeldingen, illustraties en schema’s die ook voor mensen met een visuele beperking toegankelijk moeten zijn. Om toegang te krijgen tot de informatie in beeldmateriaal zijn zij afhankelijk van beeldbeschrijvingen.
Thomas Vink is specialist Tekst en Beeld bij Dedicon: “Beeldmateriaal toegankelijk maken is tijdrovend en arbeidsintensief. Het vraagt om een zorgvuldig productieproces, waarin beelden worden herkend, beoordeeld en voorzien van beeldbeschrijvingen die passen bij de context waarin ze worden gebruikt. Tegelijkertijd zien we in de aangeleverde bestanden soms afbeeldingen die we al eens eerder hebben beschreven, of sterk lijken op beelden die al in onze database staan. In zulke gevallen kunnen bestaande beeldbeschrijvingen soms helemaal of gedeeltelijk opnieuw worden gebruikt. Dat maakt het interessant om te onderzoeken hoe beeldherkenning en AI ons kunnen helpen om sneller te zien wat we al kennen, wat vergelijkbaar is en waar nog menselijke beoordeling nodig is.”
In het onderzoek combineert Dedicon twee technologieën.
De eerste techniek maakt gebruik van zogenoemde hashes. Daarmee krijgt iedere afbeelding een digitale vingerafdruk. Zo kan het systeem razendsnel herkennen of een afbeelding al eerder is verwerkt. Bestaande metadata of beeldbeschrijvingen kunnen daardoor opnieuw worden gebruikt, wat tijd bespaart en dubbel werk voorkomt.
Daarnaast onderzoekt Dedicon de inzet van CLIP, een AI-model dat afbeeldingen inhoudelijk kan interpreteren. Waar een hash alleen kijkt of een afbeelding hetzelfde is, kan CLIP ook herkennen wat er op een afbeelding staat. Daarmee ontstaat de mogelijkheid om nieuwe afbeeldingen automatisch te classificeren en beter te ondersteunen bij het kiezen van de juiste vervolgstappen.
Thomas Vink: “Juist die combinatie van beide technieken biedt kansen. Hashes zorgen voor snelheid en efficiënt hergebruik, terwijl AI helpt om nieuwe en onbekende afbeeldingen beter te analyseren en te beoordelen.”
De winst zit niet alleen in snelheid. Door bestaande beeldbeschrijvingen beter te benutten en nieuwe afbeeldingen gerichter te beoordelen, ontstaat er meer samenhang in het werkproces. Technologie helpt daarbij om voorwerk te doen, zodat medewerkers hun aandacht kunnen richten op de keuzes die inhoudelijke kennis en context vragen.
Vink: “Medewerkers kunnen zich daardoor meer richten op de inhoudelijke beoordeling waar hun kennis het verschil maakt. Het resultaat: toegankelijke publicaties met kwalitatieve beeldbeschrijvingen die goed aansluiten bij de behoeften van de klant.”
De ontwikkelingen rond AI en beeldherkenning laten zien hoeveel kansen er ontstaan om digitale content toegankelijker te maken. Door technologie slim in te zetten, kunnen processen efficiënter worden ingericht, neemt de kwaliteit toe en ontstaat ruimte voor verdere innovatie. Zo maakt technologie meer mogelijk dan ooit. En precies dat is waar Dedicon voor staat: samen werken aan oplossingen, waarmee iedereen verder komt.
Bij de inzet van AI en beeldherkenning gaat Dedicon zorgvuldig om met auteursrechtelijk beschermd materiaal. Afbeeldingen uit aangeleverde publicaties gebruiken we uitsluitend binnen het interne productie- en onderzoeksproces, met als doel toegankelijke publicaties efficiënter en consistenter te maken. Het beeldmateriaal wordt niet openbaar gedeeld of zelfstandig hergebruikt. Ook letten we erop dat aangeleverde content niet wordt gebruikt voor ongewenste modeltraining. Menselijke beoordeling blijft altijd onderdeel van het proces.
Experts in Toegankelijkheid