视频语义自动标注是基于内容图像检索(CBIR)中很重要且很有挑战性的工作。由于计算机对图像信息的理解和人对图像信息的理解存在着客观区别,检索系统中就难免存在计算机认为的“视觉相似”和人们所理解的“语义相似”之间的“语义鸿沟(Semantic gap)”。“语义鸿沟”是当前CBIR系统还很难被用户广泛接受的主要原因,如何跨越“语义鸿沟”是目前CBIR系统亟待解决的技术难题。语义标注这个直观的想法能有效地弥补语义的缺失,是克服“语义鸿沟”问题的一个受到长期关注的研究课题。但纯粹的手工标注需要耗费巨大的人力和物力,因此研究人员将统计模型引入到标注研究领域,希望通过机器学习的方法自动标注语义,以支持基于语义的视频检索。文中分析了视频语义标注的现状以及存在的问题,介绍了当前一些经典机器学习算法在语义标注中的应用,包括K近邻算法、贝叶斯算法以及支持向量机算法等。在此基础上,提出了基于模糊图论的视频语义自动标注方法。模糊图论是图论的扩展。将模糊算子引入到图论中,将语义之间的联系模糊化以实现模糊推理。实验结果表明,对于特定领域的视频集,使用模糊图可以很好的建立其语义之间的联系。在第一语义确定的情况下,能够准确的找到与其有关联的语义,从而实现视频语义的自动标注。