数字图像的检测分类和内容识别标注是在确定图像类别的基础上,对图像的内容进行识别注释。数字图像有多种类型,如相机图像、CG图像、手绘图像等。随着数码相机的普及、图像软件的更新、渲染引擎的优化,图像的种类来源越来越复杂,图像的内容也越来越丰富。因此对数字图像进行检测分类和内容识别非常有必要。传统的检测分类和内容识别方法大都是对图像进行分割后针对每个分割块进行检测和识别。这样引入了图像分割这个额外操作,同时图像分割有可能把同一物体分为两部分,影响检测和内容标注结果。本文采用了对图像进行多次循环处理进行检测分类和内容标注。首先针对CG图像和相机图像的分类,提出了提取边缘过渡梯度、高饱和度颜色分布、图像暗部噪声分布、颜色过滤数组插值特性四个特征作为分类特征；通过对训练图像集提取这四个特征值组成特征向量集,并使用支持向量机进行训练,得到分类器；在检测图像阶段,获取待预测图像的四个分类特征,并使用支持向量机进行分类预测。然后对人物图像进行识别,使用基于Haar特征的人眼检测来给出人物图像的判断,包括Haar特征检测、边缘检测、“U”型线生长和优化、拟合并给出位置。最后通过读取配置文件,循环读取之前的检测结果,实现对图像的标注,并通过web服务器发布数字图像的检测分类和内容识别的web应用。本文实现图像的检测分类和内容标注没有使用图像分割操作,因此算法效率相对较高；使用类似决策二叉树的程序流程,可以方便程序的控制和进一步的扩展；在CG图像和相机图像的分类过程中使用了基于图像成像过程、图像颜色特征等提取的分类特征,有效地对图像进行检测和分类；在人物图像检测过程中,使用基于Haar的人眼检测,可以快速准确地给出判断,并给定具体的人眼位置。上述优点,使本文的图像检测分类和内容标注更加快速、准确、高效、可扩展。