Image 确定标记/关键字是否与图像相关的简单但相当准确的算法

我有一个很难解决的问题，这是关于自动图像关键字。您可以假设我有一个数据库，其中包含100000+个用于训练的关键字低质量jpeg图像（低质量=低分辨率约300x300px+低压缩比）。每幅图像大约有40个最准确的关键词（数据可能包含轻微的“噪音”）。我还可以提取一些关于关键字相关性的数据

给定一幅彩色图像和一个关键字，我想确定该关键字与该图像相关的概率

我需要一个可以理解的创造性解决方案，我可以在大约一个月或更短的时间内自己实现（我计划使用python）。到目前为止，我发现的是机器学习、神经网络和遗传算法。我也在考虑为每个关键字生成某种签名，然后用它来检查尚未看到的图像

如果可行，疯狂/新奇的想法也会受到赞赏。我也愿意使用其他python库

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我目前的算法非常复杂，计算量很大。它建议使用关键词而不是计算概率，并且50%的建议关键词不准确。

鉴于应用程序的苛刻要求，只能提出粗俗和无脑的解决方案

对于每幅图像，使用一些分割方法并保留（比如）四个最大的片段。区分其中一个或两个作为背景（延伸到图像边界的），其他作为前景或感兴趣的项目

根据主色（使用基于颜色原色的非常粗略的分类）和形状（相对于图像的大小、圆度、孔数、主方向和其他一些）对片段进行表征

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然后，对于每个关键字，您可以构建一个分类器，以确定给定图像是否具有该关键字。训练后，分类器将告诉您图像是否包含关键字。如果你使用模糊分类，你会得到一个“概率”。

你要求的是一种能够对图像进行语义分析的算法——或多或少是计算机视觉的圣杯。你能稍微限制一下这个领域吗？有问题的照片有一个或几个“主题”吗？照片可以是任何东西。现在它们大多是抽象的图像。从云到复杂的模式，通常没有人或文本。这其实不错，而且听起来是可行的，特别是如果我能找到一些现成的库来使用的话。将图像分解为不同的区域，为每个区域分配多个度量，并根据这些度量中的模式以某种方式确定类。你能推荐一个好的分类器算法吗？听起来像我需要的，而且似乎有很好的文档记录。谢谢，我会接受你的回答：）