图像标注对图像目标分隔、目标检测具有重要意义，对大量的图像进行标注之后图像就会成为实用的图像数据，即成为高质量的数据。这对于AL开发人员和研究人员是及其重要的，随着“数据为王”的概念已深入人心，可以说，“没有数据，就不会有所谓的数据科学，所以目前，机器学习的一个主要应用领域，便是需要在计算机视觉(computer vision)中，对大量的图像进行标注，使之成为实用的图像数据。所以本课题致力于研究出一种有效的自动区域选择方法，来提高图像标注工作的效率。
作为AI研究和开发的一个重要领域，计算机视觉旨在使计算机能够“看到”并解释所处的环境和状态。从自动驾驶汽车，到无人机勘察，再到医疗诊断，以及面部识别与辨认等场景，计算机视觉在实际应用领域发挥着巨大的作用。
为了成功地模仿或超越人类的视觉功能，计算机视觉在对目标设备进行开发和处理的过程中，需要通过对大量模型的训练，实现对图像的标注。
图像标注是一个将标签添加到图像上的过程。其目标范围既可以是在整个图像上仅使用一个标签，也可以是在某个图像内的各组像素中配上多个标签。一个简单的例子是：我们在向幼儿提供各种动物的电子图像时，可以通过将正确的动物名称标记到每个图像上，以方便幼儿在点触图像时能够获悉其名称。当然，具体标注的方法取决于实际项目所使用到的图像标注类型。有时候，我们可以将那些通过地图APP采集的地面实况数据(ground truth data)，作为带标注的图像，馈入计算机视觉的对应算法。通过反复训练，模型便可以将已标注的实体与那些未标注的图像区分开来。
几种常见的图像标注方法例如2D边界框，该边框应尽可能地靠近对象的每个边缘，在这种方法中，只需要在被检测的物体周围绘制矩形框。它们用于定义对象在图像中的位置。边框可以由矩形左上角的x，y轴坐标和右下角的x，y轴坐标来确定。
2D边界框标注的优点显而易见，这种标注方法是非常简洁的，标注起来快速且容易，但是其缺点也是存在的，如不能提供重要的信息，如物体的方向，这对许多应用来说是至关重要的，并且用2D边界框标注的图片，会包括不属于物体一部分的背景像素。这可能会影响训练。
所以本文在前期工作基础上，用户可以所需的图像区域，通过简单的鼠标点击，可实现包含点击区域的最小椭圆区域（马氏距离度量）
国内外此类研究情况如下
论文一种基于马氏距离的系统故障诊断方法中，对已知数据样本的马氏距离的分布与观测数据样本的 马氏距离的分布的差异进行故障诊断。具体地，首先利用 ＭＤ方法将多变量数据转换为单变量数据，排除多变量之间相关性的
