趣的图像。这种方法可以被看作是一种具有非常大量类别（有词汇量那么大）的多元分类的图像分类问题。通常，提取特征向量和训练标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