视觉是人类获取外界信息的主要渠道之一,在统合其它感知觉的工作中有着重要的地位。由于婴幼儿的语言和动作等能力尚未完全成熟,因此在他们能够清晰完整地进行自我表达前,视觉成为了解婴幼儿脑发育和认知发育水平的一个重要途径。研究表明:异常眼动特征与脑的信息处理过程之间存在着密切联系,所以婴幼儿发育障碍也可以通过它间接反映出来。因此人们开始将眼动评估应用于传统临床诊断中。虽然视觉发育可塑性机制、眼球运动控制机制一直都是婴幼儿眼科研究的热点,但在该领域的发展仍存在以下几个问题:首先针对婴幼儿的眼动诊断方法往往依赖于医生的经验,主观性较强,但是目前临床专业评估人员不仅缺乏,还存在分布地区不均的问题;其次由于婴幼儿的依从性较差,关于婴幼儿这个群体的眼动研究仍存在较大认知缺乏的问题,因此亟需推动智能化的眼动评估方法与设备的普及;最后目前的眼动评估工具不仅价格昂贵,阻碍了其在基层医院的推广,同时佩戴相关设备或限制头部运动均给婴幼儿带来不适感,间接对用户反馈数据的真实性造成了影响。为解决上述问题,本文对基于三维眼动特征的非约束式婴幼儿发育评估方法进行了研究,同时为确保实验结果的真实性和准确性,联合南京市妇幼保健院开展临床实验。基于婴幼儿的生理和心理的特殊性,本文首先依托于立体影像技术,设计并搭建了基于双目立体视觉的非接触式眼动数据采集平台;然后通过基于最远点有限渐近和最小二乘算法的双次拟合法,实现了关键目标物—瞳孔信息参数的直接提取;最后在不同的疾病诊断需求下,设计不同的眼动任务范式来刺激婴幼儿视觉,并对不同实验中捕获的数据进行了个性化分析。在“诱导性水平运动映射”实验中,通过对比分析从不同类型实验对象瞳孔信息参数中提取的区域时间内的均值和方差、瞳孔坐标离散度、双目瞳孔协同性等数据,发现了正常与非正常儿童间眼动数据存在明显差异性,同时也成功验证了眼动特征与视线方向的关联性;在该实验基础之上,我们又进行了“面部表情垂直映射”的实验,通过K最近邻分类器(KNN)算法对数据进行智能的三区分类,结果发现患有孤独症谱系障碍(ASD)的儿童在面孔识别能力、处理情绪表情方面存在异常。本文通过对临床试验数据的分析,证明了非接触式眼动数据采集平台的临床应用性和眼动特征与发育障碍间的关联性以及验证了约束式婴幼儿发育评估的可行性,并为后期建立病理库与对应特征的关系,实现三维眼动特征与发育障碍类别的精准映射奠定了基础。