眼动交互作为一种新型交互方式,因其具有主动性、开放性、智能性和即时性等特点,已经在智能驾驶、智慧医疗、智能家居及智慧教育等多个领域得到了广泛的应用。人类的视线具有双向性,眼睛在获取或输出信息时眼动信息中蕴含了隐式及显式交互意图,这些信息在眼动交互技术中发挥着重要作用。通过研究眼动行为规律,有效地预测用户隐式交互意图、合理地表达显式操控意图,是提升眼动交互系统智能性与自然性的关键。因此,本文从视线反馈和视线控制两个方面对交互过程中的眼动行为规律展开研究。在视线反馈方面,本文首先以眼动信息为基础实现了眼动兴趣区域提取算法;之后,从时间和空间两个维度对注视行为的关注度进行描述,并利用引入视觉特性的模糊核聚类算法对注视点进行软划分;然后,构建了融合眼动兴趣区域的关注度计算模型,分析潜在交互意图与眼动行为的内在规律,从而有效地预测用户交互过程中的隐式意图;最终通过实验验证了该模型的有效性。在视线控制方面,首先构建人机协作中的眼动交互评估指标体系;之后,根据眼动行为特征及基于区域的眼动交互机制构建了眼动行为库,设计实现了针对眼动行为的识别算法;然后,以无人机的眼动操控任务为背景,通过交互实验获取交互行为数据并从中分析规律;最终针对无人机的操控指令得到了符合用户行为习惯的眼动行为指令,同时在实验中验证了眼动行为识别算法的有效性。