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为满足先进驾驶辅助系统的高准确性行人检测要求，本文提出一种模拟人类注意力机制的视觉显著性行人检测方法。基于仅含行人信息的标记样本库，建立了条件随机场(CRF)模型，以实现不同显著性计算方法的最优融合。实际检测中，首先采用SLIC算法进行图像超像素形式的几何信息划分，进而对可能存在行人的区域进行初筛选，随后在可能的行人区域内，采用CRF模型计算显著性，并将具有较高显著性的区域确定为行人区域。实验结果表明，该方法具有较好的判别性能并达到满意的检测率，同时，采用的行人区域筛选方法在一定程度上缩短了算法的检测时间，基本满足了车载平台的实时性要求。