眼球线索解读理论提出,人在思考问题时的眼球位置与人的思考类型是关联的。本文设计完成了一套眼球线索解读系统,通过计算机图像处理技术推测人的思考类型。本系统主要分为三部分:图像采集部分、眼部特征提取部分和眼球线索解读部分。本文采用基于红外摄像头的穿戴式图像采集设备,采集的图像可以保证瞳孔特征显著,且图像稳定,便于眼部特征信息的提取。本文主要对眼部特征提取算法和眼球线索解读模型进行介绍。眼部特征提取部分主要分为两步:瞳孔精确定位与眼角精确定位。为了检测眼球的位置,精确定位瞳孔位置是确定眼球位置的基础,所以,本文提出了基于图像金字塔的梯度粗定位与椭圆拟合精确定位相结合的瞳孔定位算法。本文提出的瞳孔定位算法通过分级检测的方式,借鉴了梯度检测算法速度快准确性高的优点和椭圆拟合算法精确性高的优点。本文需要根据眼角与正视时瞳孔的距离确定正视时瞳孔的活动范围,所以,需要确定眼角位置。本文提出了基于动态阈值和轮廓查找的眼角定位算法。本文的眼角定位算法,利用穿戴式红外摄像头采集到的图像中眼睛与皮肤灰度差较大的特点。眼球线索解读模型的建立是正确进行思考类型分析的基础。本文通过研究眼睛内部结构与眼球运动模式,确定眼球模型,加深对于眼球的了解。然后,参考眼球线索解读理论的内容,对眼睛进行区域划分,确定眼球线索解读模型。最后,根据任意时刻瞳孔与正视时瞳孔中心的矢量关系进行眼球线索解读。最后,本文实际搭建了一套眼球线索解读系统,通过VS2010开发环境,结合QT界面框架库函数和OPENCV图像处理库函数,使用C++程序设计语言进行了软件开发。本文通过瞳孔定位实验,验证了本文提出的瞳孔定位算法的精度与算法时间,并且,通过本文设计的软件进行眼球线索解读实验,验证本软件的可行性。