传统民族服饰记载和传承着一个民族的文化内涵、宗教信仰、风俗习惯等。例如,传统民族服饰中的“龙”,在明清代表了“权势、高贵”,是君权的象征;“蝴蝶”则代表了幸福与爱情。随着时代的进步,传统民族服饰渐渐退出时尚的舞台,其代表的文化内涵也被淡化。为了更好的解读、保护和传承中华民族的传统文化,研究传统民族服饰的多标签标注成为了必然。本论文以传统民族服饰图像为研究对象,针对传统民族服饰图像区别于自然图像的特殊性和字典学习在多标签标注性能上的局限性,分别提出量化空间构建与字典相关性挖掘、重建系数增强的两种算法,实现传统服饰图像多标签标注。并通过在明清宫廷服饰图像多标签数据集上进行实验验证两种算法的可行性和有效性。本文的主要工作内容如下:(1)介绍字典学习用于传统分类的原理。一方面通过重建误差进行分类;另一方面利用重建系数的判别能力完成分类;或结合两种方法。(2)总结多标签标注算法以及主要评价指标。详细介绍多标签标注中问题转化方法和算法适应方法;介绍了基于标签和基于样本的评价方法。(3)针对传统民族服饰,使用字典学习方法为不同类别构建量化空间。使用龙纹数据集完成实验验证;通过特征空间信息发掘类别之间相关性,用于字典相关系数计算。优化类别之间关系来提升多标签标注性能,并在明清宫廷服饰数据集上进行基于重建误差的多标签标注实验,验证算法改进的有效性。(4)增强重建系数线性判别能力。通过使用SVM以及添加错误样本惩罚项,提升重建系数判别能力。在测试时结合重建系数的线性判别能力和重建误差完成多标签标注,最终提升多标签标注效果,并在数据集上完成实验验证改进算法的有效性。(5)使用Matlab GUI开发传统民族服饰图像多标签标注系统。使用该系统可以快速进行多标签标注、模型训练、测试、特征提取等任务。本文分别从重建误差和重建系数入手,对字典学习算法进行改进。在传统民族服饰图像量化空间构建和多标签标注任务中取得良好的效果。并成功将成果集成在交互方便的多标签标注系统中。