眼睛是一种重要的生物信息，包含了表情、身份、性别的多种信息，在模式识别，疲劳驾驶检测和人机交互等多方面有重要的作用，本文主要研究的是眼睛检测与视线跟 踪算法。

基于眼球重建异面直线模型的双目视线跟踪算法_郭政业.pdf

针对目前人眼视线跟踪的人机交互技术尚不成熟的现状, 提出了一种基于立体视觉的瞳孔空间形态的桌面式双目视线跟踪方法。根据低灰度值分布初步定位瞳孔中心; 利用瞳孔区域径向导数极坐标图提取瞳孔边缘点坐标, 并使用随机样本一致性(RANSAC)对瞳孔边缘进行椭圆拟合; 采用定向二进制简单描述符(Oriented brief,ORB)算法配准双目瞳孔边缘点坐标; 通过双目立体视觉模型计算得到瞳孔边缘空间点坐标, 最后采用最小二乘法计算瞳孔空间形态并解算出视线方向。实验结果表明, 瞳孔中心定位速度达300

针对使用主动红外光的视线跟踪系统存在的限制，构建了在自然光条件下允许头部自然移动的视线跟踪系统，该系统通过双目立体视觉系统获取眼睛特征参数，在三维空间中重构眼睛视线向量来估计眼睛的视线。通过头戴式标定板来估计头部姿态，减少了视线跟踪过程中头部移动带来的误差影响；提出了一种视线跟踪系统中个人参数的标定方法，该方法先假定眼睛视轴与光轴重合，由此计算出眼球的中心、半径、眼睛视轴与光轴的夹角的初始估计值，用非线性优化算法对这些初始值进行优化。通过实验表明，提出的视线跟踪算法对使用者限制较少，同时具有较高