移动互联网的飞速发展和智能设备的普及,人们的生活中都会产生大量的图像。初始阶段基于人工标注方法已经无法完成对数亿级别数量图像的标注工作,自动图像标注技术的出现很好的解决了这个难题。该技术可以代替人工高效的完成图像标注工作,省时省力。本文针对自动图像标注技术效果不理想的问题,对图像底层特征和人工智能进行了分析学习。通过对特征融合和遗传算法的研究,提出一种基于特征融合的权重自动分配算法,可以更加高效的对图像进行描述。进一步地在该算法的基础上,结合图像视觉主题对图像进行自动标注,提高了标注的性能。本文对自动图像语义标注的研究如下：(1)研究图像底层基本特征的特点和特征提取的方法,在对图像特征的进行融合时,如何利用遗传算法进行权重的调整和自动分配。提出了一种基于特征融合的权重自动分配算法,使得融合后的特征可以更好的描述图像；(2)针对图像语义标注的问题,将建立图像基本特征和图像高层语义之间的关联。为了减少两者之间的鸿沟,引入图像视觉主题的概念。将图像看作是多个图像区域的组合,并且对应多个标注词,并寻找其中存在的图像视觉主题。在图像视觉主题的基础上并结合权重自动分配算法,提出一种新的图像语义标注方法。通过实验结果分析和对比,基于权重自动分配和视觉主题的图像语义标注方法是可行的,并且该方法提高了图像标注的效果。