标签在图像搜索中扮演着至关重要的角色，它们作为基于文本的元数据，帮助搜索系统高效地对图像进行分类和检索。当图像上传或索引时，标签提供了对其内容的文字描述，例如物体、颜色、场景或主题。这使得搜索引擎能够将用户查询与相关的图像匹配，即使图像本身无法通过传统的文本方法直接分析。例如，一个被标记为“山”、“日落”和“湖”的图像，在用户搜索这些术语中的任何一个时都可以被检索到。如果没有标签，搜索引擎将仅依赖文件名、alt 文本或周围网页内容——这些方法通常是不完整或不一致的。标签弥合了视觉内容和文本可搜索性之间的差距，使其成为现代图像搜索系统的基础组成部分。
标签主要通过两种方式生成：用户手动添加或通过机器学习模型自动生成。手动标记是指用户在上传图像时添加描述性标签（例如，在 Flickr 等平台上）。虽然这种方式可以获得精确、上下文丰富的标签，但耗时且不一致。自动化标记使用计算机视觉模型，如卷积神经网络 (CNN)，来分析视觉特征并以编程方式分配标签。例如，Google 的 Vision API 可以检测图像中的物体、地标或活动，并生成诸如“埃菲尔铁塔”或“足球比赛”等标签。混合方法结合了这两种方式：Instagram 等平台会建议自动生成的标签（例如，“户外”、“食物”），用户可以对其进行编辑。然而，自动化系统可能难以处理抽象概念（例如，“怀旧”）或上下文的细微之处，需要持续的模型训练来提高准确性。
尽管标签很有用，但它们也存在局限性。由于人为错误或模型缺陷导致的标签不准确或缺失会降低搜索相关性。例如，一张“金毛寻回犬”的照片如果被错误标记为“拉布拉多犬”，可能会出现在不相关的搜索结果中。此外，仅凭标签无法捕捉颜色模式或构图风格等视觉相似性。为了解决这个问题，现代图像搜索系统通常将标签与视觉搜索技术结合起来。例如，Google Images 等反向图像搜索引擎使用标签进行初步过滤，但也会分析视觉特征（如边缘、纹理）以查找几乎完全相同的匹配项。类似地，Pinterest 等电商平台将基于标签的查询与视觉相似性算法相结合来推荐产品。这种混合方法在确保更广泛覆盖的同时，也减轻了过度依赖标签的风险。开发人员在构建图像搜索系统时应同时考虑标签质量和补充性的视觉分析方法，以优化结果。
