视线追踪技术是现阶段的人机交互系统中比较关键的技术之一，在车辆、心理、军事、医学领域中都有着广泛的应用前景。从视线追踪技术产生到现在，研究者先后进行了侵入式与非侵入式方法的研究，由于侵入式对使用者而言比较麻烦，因此近年来很多学者都对非侵入式的视线追踪技术进行深入的研究，并取得了较快的发展，但由于人机交互系统与眼动本身的要求，现有的基于视线追踪的人机交互系统需要解决如下问题：减少对使用者的限制；提高系统的运行效率，达到实时性的要求；提高系统的检测准确度与稳定性。本文使用的是不需要用户佩戴任何硬件设备并对人体没有影响的非侵入式方法进行视线追踪，主要有图像预处理，人脸检测，人眼检测，瞳孔中心坐标提取，内眼角坐标提取，眼球空间建模，视线估计建模，眼睛空间与计算机屏幕空间映射函数的建立这几个方面。本文首先使用将二维的加权系数降为一维的，并与中值滤波思想相结合的双边滤波算法预处理摄像头采集的图像，去除可能出现的高斯噪声与椒盐噪声，提高了图像质量，然后对图像进行直方图均衡化提高灰度对比度，增加动态范围，为以后更好地提取特征参数提供前提，接着使用基于Haar特征的Adaboost算法检测人脸与眼睛，根据眼睛图像的灰度分布特点，在处理后的图像上使用改进的混合投影函数粗略定位瞳孔中心，使用检测出的中心点像素值作为阈值对眼睛图像进行二值化处理，将处理后的瞳孔进行圆形拟合，求出精确的瞳孔中心，由于眼睛存在不自觉的微动现象，使得检测出来的瞳孔中心位置发生跳动，因此本文将3帧的瞳孔中心坐标的平均值作为特征参数，然后截取瞳孔中心右方包含眼角的眼睛局部图像，缩小内眼角检测的范围，使用改进的自适应阈值的SUSAN角点检测算法定位内眼角位置，此时视线追踪技术需要的眼睛特征参数就全部提取出来了，然后根据人眼的结构特点，本文提出了一个简单的眼睛三维空间模型，用于对将人眼三维坐标投影到二维坐标时产生的误差进行补偿，最后创建视线空间模型，建立眼睛平面参数与计算机屏幕坐标点之间的映射函数，在此函数中加入误差补偿参数，使得视线在屏幕中的落点更为准确，根据视线凝视此区域范围的时间来判断鼠标进行移动或单击操作。本文使用最简单的USB摄像头，在VS2005平台上建立以视线方向落点为输入的鼠标操作人机交互系统，实现了对视线方向的估计，实验表明在自然光照的环境下，本系统能够比较准确的估计视线方向，实时的反应使用者眼动的情况，与主流的视线估计系统相比，具有硬件要求低，使用方便的优点。