随着人机交互技术的不断发展,视线作为一个新的交互接口得到了广泛的关注。当前的视线估计方法大多限制用户头部的运动,而且需要多个摄像机多个红外光源等辅助设备,系统搭建复杂,成本高。为简化系统搭建过程并解决头部运动的限制问题,本文提出了基于单摄像机、单红外光源的视线估计系统,结合精确定位的眼角位置,实现了一定范围内头部自由运动情况下的视线估计。本文提出的视线估计方法充分利用了注视不同方向时的眼部特征参数信息。根据红外光源下眼角膜表面产生的暗瞳现象,提取瞳孔边缘并进行滤波,最后采用最小二乘法拟合出瞳孔椭圆。根据普尔钦斑点呈现高亮的特点,在瞳孔附近进行搜索,定位出斑点区域的加权质心。与以往视线估计方法的不同之处还在于,本文利用了眼角的位置信息,提出了利用USM锐化粗定位和Gabor眼角滤波器精确定位的两步定位眼角的方法。精确的特征检测为视线估计提供了有力依据。针对传统的利用瞳孔普尔钦斑点向量进行多项式拟合在头部运动时精度下降的问题,本文提出了利用内眼角间距对该向量进行矫正,降低人机距离变化对拟合精度的影响。此外,对于其它形式的运动造成的多项式拟合误差,本文提出了采用支持向量回归拟合眼部特征参数与该误差之间的关系,进行补偿。实验表明,通过距离补偿及SVR误差补偿,可以有效的降低多项式拟合误差,实现头部自由运动下精确的视线估计,屏幕注视点坐标平均估计误差约为9.54mm。