本发明公开了一种基于深度学习的图像个性化语义分析方法，包括将原始图像信号导入卷积网络，生成高层抽象语义向量；将所述高层抽象语义向量进行相似度计算，得到一级语义向量；将所述一级语义向量进行序列到序列的转换，输出转换后的语义词向量；将所述语义词向量与特征词向量进行词向量融合，得到二级语义词向量；将所述二级语义词向量与先验集进行对照；当所述二级语义词向量在先验集限定的语义风格因子范围内时，输出所述二级语义词向量，得到图像语义的分析结果。本申请通过创新使用卷积神经网络与混合推荐，使系统对图像的自然语言解析更自然，更贴近我们基于本能的理解能力，并且能对不同的对象呈现不同的表达，即生成个性化语义分析。