近年来,视线跟踪技术一直是学术研究领域的热门课题,通过对捕获的眼图进行信息提取和加工分析,获得眼睛的注视信息。该技术在心理学研究、人机交互技术研究、航空驾驶以及商业应用等各种领域都有广泛的应用。视线跟踪技术发展至今已有一定程度的研究成果,存在的问题也在不断地得到解决。本文先是介绍了视线跟踪技术的研究背景和意义,并对其发展历程、国内外研究现状以及存在的问题进行简单的阐述,之后对视线跟踪技术中涉及到的各部分以及各部分的关键技术进行综述,最后主要就视线跟踪技术中的两个问题提出新的算法,并设计实验仿真进行验证。本文针对传统视线跟踪系统中角膜反射丢失或者失真导致系统可靠性下降的问题,本文提出一种双光源视线跟踪算法,利用两个光源为光斑丢失提供冗余,提高系统的可靠性;同时利用这两个光斑中心和一个瞳孔中心设计不同瞳孔角膜反射组合特征作为视线跟踪系统的输入,来提高系统的精度。实验结果证明:双光源系统的可靠性要高于单光源;另外,与单光斑特征相比,双光斑特征对应的估计结果在精度上提高0.02°左右;双光斑特征使得屏幕上49点的误差分布较为均衡,减少了误差较大的估计点个数,从整体上提高的系统的稳定性和精度。另外,本文参考几种头部运动补偿方法,提出一种基于二维多项式映射模型的头部运动补偿模型,该模型主要针对头戴式系统中,头部上下俯仰和左右摇摆运动的自然头部运动进行补偿。本文通过研究仿真模拟软件,模拟头部运动后的眼睛信息对该算法进行验证,结果表明该算法对在一定运动角度范围内的头部运动能有效地进行补偿,头动的范围越小,补偿后的误差越小,在20°以内的头部运动范围内,与头动方向一致的测试点部分平均误差在0.3°左右。