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完成众多视觉任务的关键是提取具有较强表达能力的图像特征，传统的图像特征仅描述图像某一方面的信息，表达能力受到很大限制．文中基于卷积神经网络提出图像深度层次特征（DHF）提取算法，通过对图像的层层抽象表达，可以有效挖掘隐藏在图像内部的本质信息．首先基于卷积神经网络产生图像特征图，选取卷积输出层的特征图构建图像阶层结构．然后基于匹配实验选择最佳的层级组合，采用信息熵描述低层级特征图，采用区域平均的方法描述高层级特征图，最终构建具有较强表达能力的DHF特征．实验表明，相比已有特征，DHF特征优势明显，可以高效准