为了解决零样本图像识别中传统模型容易出现投影域移位问题以及提高距离相似度度量的鲁棒性,提出关系网络改进语义自编码器的零样本识别算法.基于语义自编码器构建图像视觉特征和语义向量之间的特征映射,并将重构向量与对应向量真值进行级联后送入神经网络,最终利用输出的标量给出预测类别.实验表明,相比传统距离度量方法,文中算法在AWA、CUB和Image Net-2数据集上的识别率均有所提高,在某些数据集上语义-视觉的投影效果优于反向投影.