图像自动标注技术研究进展
来源：计算机应用杂志2016年第8期北京时间：
作者：刘梦迪, 陈燕俐, 陈蕾
单位：1. 南京邮电大学 计算机学院, 南京 210003;2. 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室(南京邮电大学), 南京 210003;3. 南京航空航天大学 计算机科学与技术学院, 南京 210016
摘要：现有图像自动标注技术算法可以大致划分为基于语义的标注算法、基于矩阵分解的标注算法、基于概率的标注算法以及基于图学习的标注算法等四大类。介绍了各类别中具有代表性的图像自动标注算法，分析了这些算法的问题模型及其功能特点，并归纳了图像自动标注算法中主要的优化求解方法及算法评价中常用的图像数据集和性能评价指标。最后，指出了图像自动标注技术目前存在的主要问题，并且提出了这些问题的解决思路。分析结果表明，对于图像自动标注技术的研究，可充分利用现有算法的优势互补，或借助多学科交叉的优势，寻找更有效的算法。
关键词：图像检索,图像自动标注,标签填补,标签去噪,标签预测
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61572263）；中国博士后科学基金资助项目（2015M581794）；江苏省高校自然科学研究面上项目（15KJB520027）；江苏省博士后科研资助计划项目（1501023C）；南京邮电大学校级科研基金资助项目（NY214127,NY215096）。
