随着信息技术的不断发展,广告的传播方式也在不断改变,从早期的报纸、杂志浏览到现在的电视、手机等终端显示,相应的广告投入也不断增多。而受众对广告的反馈和评价,极大地影响了广告的宣传和推广效果,因此广告商应该更加注重广告评价、以及受众的反馈情况。目前广告评价多集中于点击量计算的单一反馈信息统计,不足以充分反映大众对广告的认知与感受,因此本课题设计并建立了一个基于表情分析与视线追踪的广告评价系统,针对广告评价过程中存在的问题,通过分析广告特点,并从受众的认知与感受出发,提出基于表情分析和视线追踪的广告评价方法,该评价方法将客观生理感受与主观评价相结合,实现对广告内容真实、可靠的评价。本课题主要研究内容包括:（1）设计并建立了一个表情分析与视线追踪相结合的信息采集、处理平台,能够同时采集人脸表情和视线轨迹两部分信息,使用方法简便、兼容性高、易携带。（2）采用VGG19+Res Net18相结合的方法实现表情识别,并设计了一种基于2D映射模型的实时视线追踪方法,该方法通过几何形状特征进行瞳孔定位,获得瞳孔位置,经2D映射获得实时视线追踪数据。（3）提出了一种双模态融合的广告评价方法,通过分析表情识别结果获得受众对当前观看广告的喜恶状态,联合视线追踪确定受众对广告的感兴趣区域是否为广告的主要宣传内容。选取多种类型的视频、图片广告进行实验验证,结果表明,该方法对广告的评价结果与被试主观评价结果一致。本课题从受众的客观生理感受与主观评价出发,针对广告的特点、受众和影响因素对广告进行评价。采用集成学习方法将受众的面部表情和视线追踪相结合,获得其对广告的生理感知情况,进而指导广告商及时对广告进行优化。该方法操作简单便捷、实时性强,具有广阔的应用市场。