文化基因是在特定地域和文化环境中所形成的具有稳定性和继承性的基本信息模式,它是优秀文化传承研究的核心问题。明清宫廷服饰图像具有丰富的文化基因,是中华民族创造的宝贵财富。论文以此为研究对象,开展面向文化基因的图像自动标注研究。字典学习算法因在图像标注等任务中取得良好的效果而受到广泛关注,现有的字典学习算法多为传统多分类字典学习,但文化基因的内涵具有丰富性和多样性,因此,本文提出了两种多标签标注字典学习算法,实现了图像多标签自动标注和文化基因解读。论文的主要工作包括:(1)总结了多标签图像标注的框架,介绍了字典学习的主要原理,提出了文化基因研究的总体框架,并分析了字典学习图像标注应用在文化基因研究中的优势。(2)现有多标签字典学习标注算法应用到文化基因研究中存在局限性,为了实现面向文化基因的字典学习图像标注,①提出了一种多标签不相关字典学习标注算法。引入基于标签相关性的字典相关性惩罚项,提高标注性能;②改进多标签不相关字典学习标注模型。通过引入类内系数距离惩罚项,在训练时降低同类样本重建系数的欧式距离,测试时结合重建误差与系数距离进行标注。(3)在明清宫廷服饰图像文化基因数据集上进行多标签自动标注仿真实验,验证了算法的有效性,并基于文化基因的表征对明清宫廷服饰图像进行了模式分析,进一步说明了字典学习在文化基因研究中的意义。