随着科技的进步以及智能手机的普及，人们逐渐养成了随时随地使用手机拍摄、分享图片的习惯。这促使了互联网中照片数量与日俱增。为了对如此巨大数量的图片进行管理，人们提出了对图片进行标注，即为图片添加标签，以提高图像检索的性能。而手工地为海量的图片添加标签是一件非常费时费力、主观并且难以实现的任务。因此，自动为图片分配相关标签的标签推荐方法引起了特别的研究兴趣。相比手工添加标签，自动标签推荐更加的客观、高效。目前，图像标签推荐技术主要包括两大类：一是基于浅层学习的图像标签推荐技术，一是基于深度学习的图像标签推荐技术。对于基于浅层学习算法的图像标签推荐技术，大都是对图像原始数据进行预处理，对图像特征进行提取（如颜色特征、纹理特征或者SIFT特征等），然后使用统计学习的方法，为图像推荐标签。例如：文献[2]提出了基于多例学习的启发式SVM算法的推荐技术，文献[3]提出了基于贝叶斯集成分类器的推荐算法。文献[4]提出了基于AdaBoost算法的推荐技术。对于基于深度学习的图像标签推荐技术，不同于浅层学习的方法，它不需要人为地指定图像特征的提取方法，而是通过计算机对庞大的训练集进行训练，自动抽象出图像数据中的关键特征，进而为图像推荐标签。例如，文献[5]提出了基于Dropout深度网络的推荐技术。Socher等人提出了一种基于周期神经元网络的算法来进行场景标注[6]。Wang等人基于自编码神经网络，改进了双模模型，实现了图像标签推荐[7]。82600

考虑到深度学习的优势，本文采用使用深度学习中的卷积神经网络来对图像进行分类训练，将图像的类别信息作为图像的推荐标签，进而实现图像的标签推荐。

参 考 文 献

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[3]张华忠。 基于贝叶斯集成分类器的自动图像标注[D]。 西南交通大学, 2012。论文网

[4]王小平, 李柳柏。 基于AdaBoost算法的图像自动标注[J]。 西南大学学报:自然科学版, 2015, 37(7):174-180。

[5]杨阳, 张文生, 杨雪冰。 基于Dropout深度网络的两步图像标注算法[J]。 计算机科学与探索, 2015, 9(12):1494-1505。

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