注单词的图像分析使用机器学习技术来尝试对新图像自动标注标签。刚开始的方法学习图像的特征和训练标签之间的相关性，之后技术发展为使用机器翻译尝试翻译带“视觉词汇”的文本词汇，或聚集区域"blobs"。遵循这些努力的工作包括分类方法、相关模型等。与基于内容的图像检索相比，自动图像标注的优点是，查询可以由用户更自然地指定。基于内容的图像检索通常（目前）需要用户去通过图像的概念进行搜索，如颜色和纹理，或查找示例查询。在示例图像中的某些图像特征可能会覆盖用户真正关注的概念。图像检索的传统方法，如被库使用的，依赖于手