1. 研究目的与意义（文献综述）

随着网络技术、多媒体技术和数据库技术的发展以及互联网的不断普及，视频图像数据呈现爆炸式的增长，人们对图形、图像等数据的需求也越来越强烈。

图像的检索需要方便用户的使用、体现用户的意图，传统基于周边文本和基于内容的视频图像检索技术本身存在局限性，而视频图像语义标注技术通过给视频图像自动添加能描述其语义内容的文本标签，有望为两者带来突破。

目前图像自动标注多采用机器学习方法和统计模型方法进行，并取得了不错的效果。

2. 研究的基本内容与方案

1.基本内容和目标

如今对日益增多的图像信息进行管理时，图像标注是其中的基础。近年来随着研究的不断深入，产生了一系列的图像检索方法，但由于底层的视觉特征（颜色、形状、纹理等）和高层语义之间存在着语义鸿沟，使得基于内容的图像检索结果很不理想。但是图像的语义标注能够很好的处理这个问题，自动图像语义标注根据已标注好的图像进行训练，然后根据训练的结果创建模型（模型是由高层的语义描述和底层的视觉特征之间产生的），可以使用此模型来处理图像信息，自动处理图像的标注。语义鸿沟可以通过自动标注使其得到较好的缓解，使得图像检索的效率更好、速度更快。本课题主要对目前已有的一些图像标注算法进行对比和分析，重点完成对视频图像的语义标注分析的实现，建立一个简单的自动语义标注系统。

2.拟采用的技术方案及措施

3. 研究计划与安排

2018/3/1—2018/3/10：需求分析，系统的初步设计；

2018/3/11—2018/4/25：系统具体实现、完成主要的程序设计与开发；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 林梓佳. 图像语义标注方法研究. 清华大学,2015.
[2] 钟忺. 视频图像目标检索及语义分析方法研究. 武汉理工大学, 2017.

[3] 魏昕路自动图像语义标注的方法研究与应用， 厦门大学，2008

[4] jeon j, lavrenko v, manmatha r. automatic image annotation andretrieval using cross-media relevance models. proceedings of the 26th annualinternational acm sigir conference on research and development in informaionretrieval, 2003. 119–126.