视线跟踪一直是一个热门的研究方向,其应用也越来越广泛,已应用到心理学、商业、人机交互、军事等众多领域。随着视线跟踪技术的不断发展,近几年研究关键主要集中在系统精度提高和允许用户大范围头动的问题。本文首先介绍了视线跟踪技术的研究背景、发展及其应用,随后对视线跟踪技术的关键方法进行了简单的介绍,并总结了桌面式和头戴式视线跟踪系统中头动问题的解决方法。桌面式视线跟踪系统中的头动问题主要表现在大头动范围下瞳孔特征参数不能准确提取,本文详细论述了基于亮暗瞳技术的瞳孔特征参数提取算法,该算法适用于用户头部在前后20cm范围内运动的情况。算法中提出的剔除伪边缘点的方法解决了瞳孔有遮挡的问题,利用相邻两帧图像之间的对应关系解决了用户戴眼镜时瞳孔不易定位的问题,并且给出了一种稳定的光斑分割算法。实验统计结果表明该算法提取准确率可以达到90%以上,使系统具有较高的稳定性。头戴式视线跟踪系统中用户头动范围较小,本文研究了一种基于三维眼球模型的头戴式视线跟踪系统,为了增大用户的头动范围,系统中使用了6D姿态传感器来跟踪用户的头部运动。首先介绍了系统的整个标定过程,利用标定过的相机与传感器之间的位置关系,可以实时获取相机在世界坐标系中的外参,然后建立一个简化的三维双眼眼球模型,根据光学和几何学原理求解出光轴方向,并利用单点标定将其转化到视轴进而求出注视点,最后采用模拟数据分析了传感器的误差和瞳孔特征参数提取误差对系统精度的影响,验证了系统的可行性。