视线跟踪是指通过提取出人的眼部特征来确定人眼的注视方向的一种技术。视线跟踪技术是未来人机交互中非常重要的技术,能够应用在多种领域,如助老助残、广告分析、临床医学等。近年来视线跟踪技术取得了长足的发展,但是在具体的实际应用当中还存在一些不足,具体有以下几点:(1)一些视线跟踪系统的使用条件苛刻,结构复杂,给使用者带来了很大的不便;(2)在精度上无法达到实际使用的需求;(3)一些系统反应慢,无法达到实时性的效果;(4)多数视线跟踪系统需要使用各种辅助设备,如多个摄像头、红外光源等,系统硬件成本昂贵。为了解决上述问题,本文实现了一种单个相机的无红外光源的的视线跟踪系统。该系统采用了基于阈值技术和椭圆拟合的虹膜中心定位的方法,这种方法能够在普通的办公室光照条件下准确的定位虹膜中心,并且具有很好的稳定性和帧率,增强了系统的性能,降低了对硬件的要求;使用人工神经网络的方法来映射人眼图像和注视点,并对人工神经网络的结构、特征向量等进行改进和优化,使系统不需要使用红外光源和多个摄像头,降低了系统的硬件要求,减少了硬件成本,提高了系统跟踪精度,增强了系统的实用性。本文主要的工作和研究成果有:(1)对眼睛图像特征中的瞳孔定位算法进行了研究,通过基于阈值技术和椭圆拟合的方法,准确的定位出了眼睛虹膜中心,并提出一种基于梯度矢量的方法来定位瞳孔中心,这种方法能够较准确的检测出人眼图像的瞳孔中心;(2)对视线跟踪算法进行了研究,对基于人工神经网络的视线跟踪方法进行了改进和优化,提高了系统的跟踪精度;(3)完成了系统硬件平台的搭建和系统软件的设计与实现。