许多交通事故,源于司乘人员的疲劳驾驶。对人眼疲劳监控,能减少车毁人亡事故,减轻当事人的巨大痛苦,减少社会经济损失。人眼边缘提取、人眼状态判断和人眼疲劳识别等技术,是人眼疲劳识别系统中的关键技术。活动轮廓模型是计算机视觉领域研究的热点,特别适用于动态轮廓的提取。本文对这些关键技术及相关的理论进行了深入研究,并开发了相应的软件系统。文中首先提出基于预处理的Ballon模型,对含有双眼的局部人脸图片进行人眼和眼球检测。它先用微分算法抽取边缘、标识出物体、使用几何特性识别人眼区域,自动获取主动轮廓所需要的眼睛初始轮廓;然后使用文中提出的基于预处理的Ballon模型收敛人眼;最后结合数学形态等方法收敛到眼球。实验表明,该方法具有效果好、鲁棒性好、受光线影响弱等优点。其次,文中提出活动轮廓和积分投影相结合的方法识别人眼疲劳。它先使用活动轮廓检测到眼睛后,计算轮廓倾斜度并旋转摆正眼睛图片;然后对眼睛区域进行垂直积分投影计算,生成垂直积分投影二值波形;最后计算出波形的三个特征值,并使用其特征值识别眼睛张开或闭合状态的情况。在此基础上,文中提出滑动窗口方法来计算人眼闭合帧率,据此识别人眼疲劳状态。该方法具有简单、有效和实时等优点,而且还能适用于人眼倾斜。最后,本文给出了系统的组成架构,并在VC6.0开发环境下开发出相关模块,实现了眼疲劳识别系统。实验结果表明,本文所研究的方法能有效地对人眼疲劳状态进行识别。