1. 研究目的与意义
1）课题的背景
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是
否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部
器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并
将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。广义的人脸识别实际包括
构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预
处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或
者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音
（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别
技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用
语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征
识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。随着提取与识别生物特征信
息技术的发展，基于人脸识别方面的诸多技术也得到了广泛的应用。但也随着人脸
识别技术的普及，各种针对该技术的攻击行为也在不断发展，从而给身份认证系统
尤其是人脸识别技术的发展带来了挑战。因此，实现一种能够抵抗这种伪造攻击行
为的技术是当前信息安全领域的热门研究方向。其中，将眼球等生物特征识别应用
在这一领域是具有十分重要的实用效果
眼球识别技术是基于用户眼睛虹膜两侧的眼纹进行身份识别的一种生物识别技术， 是继人脸识别，指纹识别，发展出来的一个新的生物识别技术。人类的眼球由三部
分组成：眼白，虹膜和瞳孔。人类眼白中的血管图案唯一而稳定。每只眼睛有两处
眼纹，分别位于虹膜两侧的巩膜中。眼球识别技术既是基于人眼眼白中的静脉血管
图案进行信息提取和识别，来辨别不同生物活体，从而实现生物识别。随着科技的
不断发展和应用，人们对于生物特征识别技术的需求也越来越高。眼动跟踪技术作
为一种生物特征识别技术，可以通过追踪和记录人眼睛的运动轨迹和特征来实现用
2）课题的目的及意义
眼动跟踪系统是记录和追踪人眼睛的运动轨迹、注视点、注视时间等信息，并 将这些数据进行处理和分析，以揭示人的认知过程、视觉加工方式、兴趣点等信息
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2. 研究内容和预期目标
研究内容：
本研究将对视觉系统搭建、图像采集与处理、特征提取、跟踪算法、眼球生
物特征识别技术等方面展开研究，探究眼球生物特征的提取和跟踪技术，并
通过实验验证其识别和跟踪效率。同时，将设计和实现眼球生物特征识别系
统，分析其应用场景和效果评估，以及分析现有攻击行为，并提出相应的防御措施。
预期目标:
本文的预期成果是实现眼球生物特征的提取和跟踪技术，并通过实验验证其识
别和跟踪效率；设计和实现眼球生物特征识别系统，分析其应用场景和效果评
估；分析现有攻击行为，并提出相应的防御措施；完成相关论文撰写和发表。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：本文将采用实验和理论相结合的方法,探究眼球生物特征的提取、跟
踪和识别，以及攻击行为的分析和防御措施。主要技术路线如下：1、搭建视觉系统
，采集眼球图像。并进行图像预企理；2.利用OpenCV等工具，实现眼球生物特征的提
取和跟踪；3.设计一个基于特征匹配算法和神经网络的眼球生物特征识别系统；4.分
析现有攻击行为，提出防御措施 ,包括图像质量评估、人机交互行为监测；5.对系统进行实验测试和效果评估，最终得出结论和展望。
论文框架结构：
一：引言
1.1 研究背景及意义
1.2 研究目的与研究问题
1.3 研究方法与技术路线
1.4 论文结构安排
二：眼球生物特征的提取和跟踪 2.1 眼球生物特征的概述
2.2眼球生物特征提取技术
2.2.1视觉系统搭建
2.2.2 图像采集与处理
2.2.3 特征提取
2.3眼球生物特征跟踪技术
2.3.1 目标跟踪方法概述
2.3.2 基于opencv的跟踪算法
2.4实验设计与数据处理
2.4.1 实验设计
2.4.2 数据采集与处理
2.4.3实验结果分析
三、眼球生物特征的识别与应用 3.1 眼球生物特征识别技术
3.1.1 特征匹配算法
3.1.2 基于神经网络的分类方法
3.2 眼球生物特征识别系统设计
3.2.1 系统架构设计
3.2.2 系统实现与测试
3.3 应用场景与效果评估
3.3.1 应用场景介绍
3.3.2 系统效果评估
四、攻击行为分析与防御措施 4.1 现有攻击行为分析
4.2 针对攻击行为的防御措施
4.2.1 图像质量评估
4.2.2 人机交互行为监测
五、结论与展望
5.1 研究结论总结
5.2 研究不足与展望
5.3 实际应用前景
4. 参考文献
[1]才思文, 基于FPGA的眼动追踪系统[D]，哈尔滨理工大学，2020.
[2]吴荣荣.VR环境下的眼动追踪系统及其应用研究[D].天津财经大学,2019.
[3]胡玲.头戴式眼动追踪系统的视线估计方法研究[D].中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所),2021.
[4]何柳诗,谢俊,等.融合眼动追踪和目标动态可调的稳态视觉诱发电位脑机接口系统设
[4]何柳诗,谢俊,等.融合眼动追踪和目标动态可调的稳态视觉诱发电位脑机接口系统设
计[J].西安交通大学学报, 2021,55(10):87-95.
[5]李曜良.基于眼动追踪仪的户外标识系统视觉行为提取方法研究[J].自动化与仪器仪 表, 2020(08):150-153.
[6]关斯斯,于帆.基于眼动追踪的自动售货机人机界面设计研究[J].包装工程, 2019, 40(08): 230-236.
[7]侯守明,贾超兰,张明敏.用于虚拟现实系统的眼动交互技术综述[J].计算机应用, 2022, 42(11):3534-3543.
[8]申天啸,韩怡园,韩冰,高新波.基于人类视觉皮层双通道模型的驾驶员眼动行为识别 [J].智能系统学报, 2022,17(01):41-49.
[9]张朋云. 基于眼动和皮肤电信号的认知负荷测量研究[D].华中师范大学,2022.
[10]冯京浩，基于眼动追踪视频的实时情感识别系统[D]，南京大学，2019. [11]董鑫，基于OpenCV 的目视控制软件平台设计及实现[D]，哈尔滨理工大学，2020
5. 计划与进度安排
（1）2024-2-20～2024-3-10 查阅资料，撰写开题报告。
（2）2024-3-11～2024-3-31 视觉系统搭建和识别眼睛方法研究
（3）2024-4-1～2024-4-30 跟踪方法研究
（4）2024-5-2～2024-5-23 整理毕业设计文档，撰写毕业设计论文
（5）2024-5-24～2024-5-31 准备毕业论文答辩PPT，毕业答辩。
（4）2024-5-2～2024-5-23 整理毕业设计文档，撰写毕业设计论文
（5）2024-5-24～2024-5-31 准备毕业论文答辩PPT，毕业答辩。
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