Die großen Mengen unerschlossener Fotos können mit maschineller Bilderkennung hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit gruppiert werden, wie es etwa PixPlot realisiert:<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="8" target="ftn8" /> Bildanordnungen im Vektorraum machen Schwerpunkte des Bestandes deutlich, außerdem lassen sich Subkorpora bilden, die mit Massenbearbeitung formal erschlossen werden können. In der Arbeitspraxis ist daneben das Identifizieren von Dubletten relevant: Wenn beispielsweise Abzüge des Archivs in der Vergangenheit abfotografiert wurden, existiert das Foto in unterschiedlichen Kopien im digitalisierten Bestand – manuell eine Suche nach der Nadel im Heuhaufen, automatisiert mit Bildvergleich gut zu identifizieren (vgl. die vielversprechenden Ansätze bei Schneider 2019). Auch ähnliche Aufnahmen, z.B. aus einer Bildserie, sind so zuzuordnen. Die inhaltliche Erschließung wird durch eine Ähnlichkeitssuche ebenfalls deutlich vereinfacht: Hat man etwa eine gute Aufnahme eines Gegenstandes, so lassen sich relativ eindeutig andere Abbildungen dessen im Bestand finden. Hier wäre jedoch eine menschliche Intervention (zumindest zu Beginn eines möglichen Active Learning-Verfahrens) aufgrund der feinen Unterschiede notwendig. Zudem sind zweifelsfrei die Trainingsdaten von großer Relevanz und sollten wo möglich aus bereits erschlossenen, vergleichbaren Kulturerbe-Datensätzen bestehen.