随着网络技术的发展,当今社会互联网上信息量越来越大。传统的基于文本的图像检索以及基于内容的图像检索由于各自的缺点,必然不能满足人们的需要,从而也推动了自动图像标注技术的发展。图像自动标注的实质是通过对图像视觉特征的分析来提取高层语义关键词用于表示图像的含义,从而使得现有图像检索问题转化为技术已经相当成熟的文本检索问题,在一定程度上解决了基于内容图像检索中存在的语义鸿沟问题。图像自动标注的基础在于对图像视觉特征的表示。这里涉及到图像分割以及图像视觉特征提取两个相关方面。因而,一开始即简要介绍了图像分割算法以及基本的图像视觉特征提取方法。在此基础上才展开下一级的讨论。围绕基于有限混合模型的自动图像标注展开讨论是本文的主要工作。首先,介绍了有限混合模型理论及应用EM算法求解极大似然估计。随后,针对有限混合模型中的高斯混合模型和t混合模型逐一展开论述,阐述了这两种方法用于自动图像标注的过程。在使用高斯混合模型求解自动图像标注过程中,首先论述了使用EM算法求解高斯模型参数的过程。再针对具体的自动标注过程,建立了基于高斯混合模型的自动图像标注模型。在使用t混合模型求解自动图像标注过程中,同样一开始论述了使用EM算法求解t模型参数的过程,同时,考虑到EM算法的缺点又引入了SMEM算法用于求解。再针对具体的自动标注过程,建立了基于t混合模型的自动图像标注模型。