文献综述
图像标注技术的发展，很大意义来源于人们对图像检索的需求。而顾名思义图像标注技术指：给一副指定的图片，系统可以生成与所给对象相对匹配的文本来解释图意。当完成图像标注后，图像本身就可以当作一组关键文本来替代，经过图像标注处理之后，可以把图像信息问题转化为文本问题。
- 图像检索的推动
众所周知，文本信息虽然便于整理转移，但直观效果不佳。而随着互联网的迅速发展，信息资源的快速发展，大量的图像，视频等多媒体资源与日俱增，同时人们也因这类资源直观生动，获取信息容易，视觉感官强，而渐渐把数字图像信息作为获取信息的主流方式。但如何从图像中提取检索出自己所需信息，仍是需要大力攻克的一个难题。
自图像检索发展以来，可主要被概括为两个阶段：
1.文本检索阶段
将图像作为数据库中存储的一个对象用关键字或简单的文本进行描述，如何基于已有的图像文本描述进行精确匹配或者概率匹配来进行查询。然而这种检索方式需要大量的人工对图片进行事先的注释，除了文化差异等不可避免的问题，大量的人工成本使这种检索方式具有很大的局限性。
2.内容检索阶段
随着科技的进步，基于内容的图像检索的理论和方式开始受到关注。图像内容不再只依赖人的手工标注，而是借助从图像中自动提取的视觉效果，检索过程也不再是关键字匹配，而是视觉特征间的相似匹配。但内容检索却因固有的“语言鸿沟”无法通过算法的改善来消除。在相关检索中，视觉特征众多，如何与图像中的高层语义映射也是现如今的难题之一。
- 图像标注的方法
Mori等人在1999年提出共生模型，开辟了自动图像标注领域的研究。此后各种新颖的自动图像标注算法不断涌现，众多的研究者从不同方向分析解决问题，创造出更好的标注方法。这些方法从图像的特征表示机制进行分析，大致可以分为两类：
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