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針對目前基于深度卷積神經網絡的顯著性檢測算法存在對復雜場景圖像目標檢測不完整、背景噪聲多的問題，提出一種深度特征導向顯著性檢測算法。該算法是基于現(xiàn)有底層特征與深度卷積特征融合模型（ELD）的改進，網絡模型包含基礎特征提取、高層語義特征跨層級引導傳遞兩個部分。首先，根據(jù)不同層級卷積特征的差異性，構建跨層級特征聯(lián)合的高層語義特征引導模型；然后，用改進的網絡模型生成初始顯著圖，利用高層語義特征引導的方式進行顯著性聚類傳播；最后，用完全聯(lián)系條件隨機場對聚類傳播的結果進行優(yōu)化，使其能夠獲取更多結構邊緣信息和降低噪聲并生成完整顯著圖。在ECSSD上和DUT-ORMON兩個數(shù)據(jù)集上進行實驗測試，實驗結果表明，所提算法的準確率和召回率（PR）優(yōu)于ELD模型，其F-measure（F）值分別提升了7. 5%和11%，平均絕對誤差（MAE）值分別降低了16%和15%，說明了所提算法模型能夠在目標識別、模式識別、圖像索引等復雜圖像場景應用領域得到更加魯棒的結果。
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