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針對目前基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測算法存在對復(fù)雜場景圖像目標(biāo)檢測不完整，背景噪聲多的問題，提出一種深度特征導(dǎo)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(jìn)，網(wǎng)絡(luò)模型包含基礎(chǔ)特征提取，高層語義特征跨層級引導(dǎo)傳遞兩個部分。首先，根據(jù)不同層級卷積特征的差異性，構(gòu)建跨層級特征聯(lián)合的高層語義特征引導(dǎo)模型;然后，用改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型生成初始顯著圖，利用高層語義特征引導(dǎo)的方式進(jìn)行顯著性聚類傳播;最后，用完全聯(lián)系條件隨機(jī)場對聚類傳播的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，使其能夠獲取更多結(jié)構(gòu)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(jìn)行實驗測試，實驗結(jié)果表明，所提算法的準(zhǔn)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(biāo)識別，模式識別，圖像索引等復(fù)雜圖像場景應(yīng)用領(lǐng)域得到更加魯棒的結(jié)果.
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