進一步利用時間信息來改善顯著性預測的性能，可以通過幾個關鍵方法來實現。首先，建模人類注意力轉移的規律是至關重要的。這可以通過分析人類在觀察靜態圖像時的注視模式來達成，特別是注意力如何隨時間演變。研究顯示，人類的注意力往往會集中在圖像的中心，然後逐漸擴展到周圍的區域。因此，通過將這些時間切片的顯著性圖結合起來，可以更好地捕捉到這種動態的注意力轉移。
其次，開發能夠生成時間特定預測的模型，如TempSAL，能夠在不同的時間間隔內輸出顯著性圖，這樣可以更精確地反映人類的視覺注意力模式。這種方法不僅能夠提高顯著性預測的準確性，還能夠在多個時間段內進行比較，從而更好地理解注意力的變化。
最後，利用深度學習技術，特別是時序神經網絡（如LSTM或GRU），可以進一步捕捉時間序列數據中的長期依賴性，從而增強模型對於時間信息的理解和利用。這樣的模型能夠學習到更複雜的時間模式，進一步提升顯著性預測的性能。