1、隨著互聯(lián)網技術與信息產業(yè)的發(fā)展，以及各種圖片分享類網站的出現(xiàn)，如今我們已經步入圖像時代。圖像是一種直觀的媒體資源，在日常生活中扮演著重要角色。
　　圖像分類是計算機視覺、機器學習領域的重要研究內容。傳統(tǒng)圖像分類方法僅使用圖像視覺特征，但是圖像視覺特征與圖像要表達的高層語義之間有很大差別，從而導致分類性能較低。目前，直接從圖像底層特征中提取出高層語義信息的方法研究得不多，而與圖像相關的標注是圖像所表達語義信息最直接的描述，因此，研究

2、者開始將圖像標注信息引入到圖像分類任務中。隨著如Flickr、Facebook等圖片共享網站和社交媒體的出現(xiàn)，帶標注的圖像越來越容易獲取，研究如何將標注信息融入到圖像場景分類任務中已迫在眉睫。已有研究者使用多模態(tài)學習、多任務學習和遷移學習等方法，將圖像相關的文本信息引入圖像分類任務中，實驗表明引入與圖像相關的文本信息對圖像分類性能有所提升。
　　由于超圖可以保留高階關系，超圖學習的方法也可應用到圖像場景分類中?，F(xiàn)有的基于超圖學習的