视觉跟踪技术一直是计算机视觉领域的热门课题,伴随着高性能计算机和高品质摄像机的出现,视觉跟踪技术正逐渐渗透到日常生活的各个领域。将视觉跟踪技术应用于人机交互,会改善传统人机交互模式,给用户带来全新、自然和高效交互体验。基于视觉跟踪技术的眼控鼠标研究便是在这一背景下开展的,作为一种新型人机交互模式具有一定的理论与实际意义。首先,考虑到实时性是本课题最重要的性能指标,本文采用了一种基于Viola-Jones检测框架和Kalman滤波器的快速、实时目标跟踪算法。基于人体测量学标准和模板匹配理论实现了人眼粗、精定位及分割。对Bern人脸数据库中五种不同视角方向的人脸样本进行测试,证明了所选方法的有效性。其次,本文以“眨眼”作为鼠标点击操作的控制信号(左右眼分别控制鼠标左右键),采用了基于模板匹配理论的眨眼检测算法,通过选择合适的阀值,眨眼检测的精度高达90%以上。本文以特征点的运动来控制光标的移动,根据几何学原理,提出了一种粗略的视线估计方法,并建立了特征点与屏幕注视点的数学关系式。再次,基于前文的理论基础,开发了一款眼控鼠标应用软件。由该应用软件和普通单一摄像头组成的新型人机交互系统可以代替传统鼠标,用户可通过特征点运动及眨眼动作来控制光标的移动和鼠标的点击操作。测试结果表明系统的实时性和跟踪性能良好,所开发的软件具有一定应用价值。最后,采用基于模型的设计思想,在基于SIMULINK/OMAP3530的DSP开发平台上实现了光标的跟踪功能。实验结果显示光标的跟踪性能良好,为眼控鼠标系统完整的嵌入式实现奠定了良好的基础。