视线跟踪技术是一项利用人类眼球运动信息来达到控制设备目的的科学技术,解决了上肢有残疾或者双手因执行操作任务而被占用的人员对计算机等终端设备操作的难题,近年来迅速获得国内外相关学者的广泛关注。作为智能人机交互技术的手段之一,视线跟踪技术的发展潜力是非常可观的,在军事、智能机器、虚拟现实等领域都有着广泛的应用前景。就目前的视线跟踪系统而言,尽管其技术优势明显,但是由于人眼生理结构的复杂性和用户自由头动的需求,使得跟踪精度和用户自由度无法满足实际应用要求。本文以基于瞳孔角膜反射法的视线追踪系统为研究基础,阐述了视线追踪的相关算法及其原理。重点对视线估计以及误差补偿等环节的算法进行了深入的研究,融合自己新的想法和观点,进一步提高系统估计精度和头动自由度。本文的主要研究内容如下:首先,针对传统视线估计算法存在的问题,根据眼球生理结构及视觉成像原理,给出了一种基于角度映射的视线估计解决方案,利用瞳孔中心相对于角膜反射光斑的位置与注视点相对于红外光源的位置之间的角度映射关系,估计出注视点近似位置。其次,在基于角度映射的视线估计算法的基础上,针对估计过程中头动对视线估计结果造成的影响进行了详细分析。在算法所允许的头动范围内,分别从不同方向对头动产生的最大估计误差进行了验证。最后,针对眼球复杂的生理结构对注视点估计结果造成的误差进行立体分析,并建立视线估计误差几何模型,给出一种基于弧长的落点误差补偿方案。利用弧长来补偿眼球面上两点之间直线造成的误差。同时针对人眼光轴造成的误差采用非线性映射方式进行补偿,进一步提高系统追踪精度。仿真结果显示,该系统具有较高的精度和自由度,视线映射模型在水平和垂直方向上平均估计误差均小于,能够较好地平衡测试者头动自由度、视线追踪精度及系统成本之间的关系。