Enterprise Big Data bevat grote hoeveelheden elektronische informatie die ook niet-tekstueel materiaal bevat zoals foto-, video- en audiomateriaal. Verwerken, zoeken en classificatie van deze informatie zonder tekstuele informatie in de afbeelding of in de metadata brengt aanzienlijke kosten en risico's voor alle partijen met zich mee. De nieuwe functionaliteit herkent automatisch foto's en identificeert onder andere mensen, baby's, ouderen, bloemen, auto's, vliegtuigen, en vele andere concepten. De nieuwe functionaliteit is perfect voor de identificatie van beeldmateriaal met persoonlijk identificeerbare informatie, zoals een scan van een rijbewijs of paspoort, maar ook van potentieel intellectueel eigendom, handgeschreven notities, cheques en overige informatie die anders niet automatisch wordt herkend.
Onder de FRCP is alle informatie onderworpen aan eDiscovery. Maar als beeldmateriaal geen tekstuele informatie bevat, zijn automatische ocr of andere op tekst gebaseerde zoektechnologieën nutteloos. Tot nu toe was een duur en tijdrovend handmatige review proces het enige alternatief.
ZyLAB is naar eigen zeggen de eerste leverancier die deze technologie op de eDiscovery markt brengt. Door het gebruik van beeldclassificatie technologie tijdens de juridische verwerking van gegevens, is het mogelijk om afbeeldingen en videomateriaal te labelen met de beschikbare concepten. Hiermee kunnen gebruikers de verdere verwerking bepalen. De technologie maakt het mogelijk om vooraf alle irrelevante beelden uit te sluiten, direct alle afbeeldingen te vinden die handgeschreven notities bevatten en deze op te nemen voor verder onderzoek en vertrouwelijke informatie, zoals kopieën van credit cards en persoonsbewijzen, snel en effectief te lokaliseren.
Om te kunnen beoordelen moet u ingelogd zijn: