近些年，自由式立体显示器(autostereoscopic display)的研究已经逐渐成为热点，并且取得了一定的进展。自由式立体显示器区别于传统立体显示方式的最大特点在于观看者不用佩戴任何的辅助设施就可以观看到立体效果。目前的自由式立体显示器主要分为三种：双视点式、头跟踪式和多视点式。　　 本文研究的人眼检测与跟踪主要应用于头跟踪式立体显示器，与传统的头跟踪式显示器主要供单个用户观看不同，本文所面向的头跟踪式立体显示器可以同时容纳多个观看者，因此，需要能够同时检测并跟踪多个观看者的眼睛位置信息。通常人眼检测和人脸检测是密不可分的，一般算法在检测到人脸之后就可以进一步精确定位人眼。经过几十年的研究，目前人脸检测算法已经相对比较成熟，大体上可分为四类：基于知识的方法、基于特征的方法、基于外观形状的方法以及基于模板匹配的方法。不过传统的人脸检测方法在检测的速度、准确度以及稳定性方面都难以满足立体显示器技术的特殊要求，因此根据特殊的应用场合，本文采用了一种主动照明方式的人眼检测方法。　　 根据人眼瞳孔的反射特性，本文交替使用近轴和远轴的红外光源主动照射，由于这两种光照条件下瞳孔部位的灰度差异比较大，利用这两幅图片的差分，可以快速的消除背景的干扰。通过一些图像处理的算法，提取出人眼位置的候选点后，运用模式识别的理论和方法对这些候选点进行识别，主要介绍了主成分分析法，概率主成分分析法以及支持向量机分类方法。一旦确定了人脸之后，也就相应的得到了人眼的具体位置。另外，为了解决由于运动或者遮挡造成的检测失败问题，本文引入了基于MeanShift理论的跟踪算法，并且利用Kalman预测机制对传统的跟踪算法作了改进，算法最终在Windows DirectShow平台下实现。经实验证实，结合了跟踪算法之后的人眼检测取得了良好的检测精度和速度，并且具有较强的鲁棒性。