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视觉注意力相关研究中,基于图像的视觉显著图预测研究较多,而针对视频的注视点序列预测研究相对较少.在充分考虑视频场景的动态特征与人眼视觉特性基础上,提出了一种同时利用视频底层与高层特征的注视点序列预测模型.使用隐马尔可夫模型(HMM)对注视点的转移序列进行建模,其中注视点的位置作为隐藏状态.首先,采用卷积神经网络(CNN)获得视频的视觉显著图,并将视频帧的显著值作为HMM的观测概率,表征注视点所在区域所能成功引起人视觉注意的程度;然后,使用视觉心理学中基于莱维飞行的眼跳概率模型对HMM状态的转移概率进