视线追踪技术在人机界面交互、助残、疲劳驾驶检验、航空医学研究等领域有广泛的应用前景。头部运动是人视线注视过程中的重要的伴随行为,对于人类视觉注意有着重要的意义。本文针对眼动分析技术的研究,在面部识别和特征分析的基础上,首先改进视线追踪方法和头部运动跟踪法:对于视线跟踪,本文采用非穿戴式宽视野红外相机获取人面部图像,通过Adaboost算法实现面部识别,然后采用ASM算法对获取的面部图像进行实时特征跟踪,并截取眼球区域图像,然后通过霍夫变换算法和图像阈值处理获取并跟踪眼球区域图像中普尔钦斑和瞳孔中心,最后采用改进的四光源透视法,建立四光源普尔钦斑与瞳孔关系模型,通过多项式估计获得视线注视点。对于头部运动跟踪,本文同时采用基于惯性传感器和基于POSIT摄像机观测法的头部姿态空间运动的跟踪。首先本文通过四阶龙格库塔法、毕卡逼近和加速度插值积分,实现惯性传感器的姿态运动跟踪。然后通过POSIT迭代算法对图像进行解算获得头部运动信息。最后结合两种方法的特点,通过数据融合,取长补短,有效提高头部运动跟踪测量效率。最后,本文结合软件体系结构,实现了头部运动与视线追踪数据融合测量系统。系统由多个软件构件构成,输入数据通过连接件传入构件,输出所需要的数据,构成一套具备完整功能的软件。