简介： 本发明公开了一种视觉注视点提取的方法，具体过程为：对于原始图像X，利用感知器提取聚焦图像块st；然后利用CNN评价网络输出聚焦图像块st的分类可能性预测；采用分类可能性pc的信息熵H(pc)作为评判聚焦图像块与周边图像的区别度，c表示聚焦图像块st的类别；将信息熵作为环境的反馈，反馈回路采用强化学习计算每一次动作的积累回报，智能体Agent的积累回报指导寻找下一个聚焦图像块的位置。本发明应用深度学习技术中特征提取的强大能力结合强化学习技术中和环境交互能力实现视觉注视点聚焦提取功能。