要進一步提高基於注視的主動感知系統在複雜圖像上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強的顯著性檢測：改進顯著性地圖的生成方法，例如使用更高效的神經網絡架構來提取圖像特徵，從而更準確地識別出圖像中的重要區域。可以考慮結合多種特徵提取技術，如深度學習和傳統的圖像處理方法，以提高顯著性檢測的準確性。
多尺度和多模態感知：引入多尺度的注視感知系統，能夠在不同解析度下同時處理圖像，這樣可以捕捉到更豐富的上下文信息。此外，考慮將視覺信息與其他感知模態（如聽覺或觸覺）結合，形成一個多模態的感知系統，這樣可以更全面地理解複雜場景。
強化學習和自適應策略：利用強化學習技術來訓練系統自動調整其注視策略，根據不同的場景和任務需求動態選擇最合適的注視位置。這樣的自適應能力可以提高系統在複雜圖像中的表現。
結合先驗知識：將人類的認知心理學和視覺認知理論融入系統設計中，利用人類在視覺理解中的先驗知識來指導系統的學習過程，這樣可以提高系統對於抽象關係的理解能力。
增強訓練數據集：通過生成對抗網絡（GAN）等技術擴充訓練數據集，創建更多樣化的圖像樣本，特別是那些包含複雜結構和關係的圖像，以提高模型的泛化能力。