《基于深度学习的高层次的语义图像检索方法》为作者：杨慎全最新的研究成果，本论文的主要观点为在图像检索领域，现存在的大部分的特征提取方法是把卷积神经网络和哈希编码相结合在一起的方式，虽然可以在一定程度上提高检索的速度和检索精度，但由于受到 “语义鸿沟”问题的影响，使得检索系统不能够很好的从图片语义相似的角度去搜索需要的图片。因此，论文提出了一个新的图像检索的算法，思路是每个图像的内容先转换为自然语言，然后再使用词向量技术把自然语言转换到向量空间中去。算法将基于文本的图像检索的思想和基于内容的图像检索的相关技术相结合，在一定程度上减小了“语义鸿沟”问题的影响。实验结果显示论文的方法在检索精度上比现有的方法有所提升。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。