1. 本选题研究的目的及意义
随着计算机技术的快速发展，人机交互技术也日益成为研究热点。
人眼作为人类获取外界信息的主要器官，其运动和注视点蕴含着丰富的用户意图和心理活动信息，为人机交互提供了重要的信息来源。
人眼跟踪技术作为计算机视觉领域的一个重要分支，旨在实时准确地捕捉人眼的位置和运动轨迹，为理解人类视觉行为、实现自然人机交互提供了技术支撑，并在心理学、医学、教育、人机交互等领域展现出广阔的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
人眼跟踪技术的研究已有数十年历史，从最初的侵入式眼动仪发展到如今的非侵入式、基于机器视觉的跟踪方式，技术不断革新，应用范围也日益广泛。
1. 国内研究现状
国内的人眼跟踪技术研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在人眼检测算法、跟踪算法、系统实现等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将围绕基于机器视觉的人眼跟踪系统的设计和实现展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.人眼跟踪技术背景调研:对人眼跟踪技术的国内外研究现状、发展历程、主要方法、应用领域等进行调研和综述。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论研究与实验研究相结合、定性分析与定量分析相结合的方法，逐步推进，最终完成基于机器视觉的人眼跟踪系统的设计和实现。
1.文献调研阶段:通过查阅国内外相关文献、期刊、会议论文等资料，了解人眼跟踪技术的发展历史、研究现状、主要方法以及应用领域，为本课题的研究奠定理论基础。
2.需求分析和系统设计阶段:分析人眼跟踪系统的功能需求和性能需求，设计系统的整体架构，包括硬件模块、软件模块、算法模块等，并确定各模块之间的接口和数据传输方式。
5. 研究的创新点
本课题致力于开发一种高效、准确、鲁棒的基于机器视觉的人眼跟踪系统，预期在以下几个方面实现创新：
1.算法创新:研究和改进现有的基于机器视觉的人眼跟踪算法，例如结合深度学习技术提高人眼检测和跟踪的精度和鲁棒性，探索轻量化的人眼跟踪算法以提高系统的实时性。
2.系统优化:优化系统架构和硬件平台，提高系统的整体性能和稳定性，例如采用嵌入式系统或GPU加速技术以提高系统的计算效率。
3.应用拓展:探索将人眼跟踪技术应用于新的领域，例如虚拟现实、增强现实、人机交互等，并开发相应的应用系统。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘伟,王延江,王秀,等.基于机器视觉的驾驶员疲劳检测[J].机械设计与制造,2023(01):271-276.
2.张强,谢泉,陈辉,等.基于机器视觉的驾驶员分心行为检测方法研究[J].交通信息与安全,2022,40(04):121-128.
3.刘亚男,李大禹,杨宇.基于人眼定位和视线估计的驾驶员疲劳检测[J].传感器与微系统,2022,41(08):151-155.
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