据交通部门的统计，我国是道路交通事故死亡人数最高的国家，连续数年一直居世界第一位。汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因，许多国家正积极进行驾驶疲劳检测的研究。因此，如何有效的监测和防止驾驶员疲劳驾驶，对于降低交通事故及人员死亡率，有着十分重要的现实意义。　　 本文提出并实现了驾驶疲劳预警的算法，该算法通过识别驾驶员的眼部状态来检测其是否疲劳，并给予及时的警示。论文的主要研究内容如下：　　 对人脸定位、人眼定位、眼睛状态识别以及相关的图像处理技术进行了较为深入的研究，在借鉴己有的相关算法的基础上，设计并实现了一种适合于疲劳驾驶预警的改良算法。　　 本文研究了肤色在YCbCr色彩空闻呈现的聚类特性，给出肤色在此空间的高斯分布模型。然后利用高斯模型对彩色图像进行相似度计算。经过阈值分割和积分投影最终得到人脸区域。　　 在采用肤色检测方法定位人脸的基础上，提出了利用Hough变换的人眼定位方法。实验表明该方法能快速且较为准确地定位人眼中心，并能识别闭眼图像。　　 提出了一种结合灰度投影和霍夫变换进行眼部状态识别的方法，并且综合全文提出了若干人脸定位、人眼定位和眼部状态识别的算法，利用多张图片进行了实验验证。