人脸检测与识别技术是利用计算机进行人脸图像分析，从中提取有效的识别信息，用来辨别身份或者判识特定状态的一门技术。随着计算机技术的迅速发展以及现实生活的需要，人脸识别技术已经应用到许多领域中，如身份证件鉴别、智能门禁系统等。本文主要研究将人脸检测与识别技术应用于人脸的睡意监测，根据监测结果，及时给出疲劳状态预警，降低由此引发的诸如交通事故、特殊部门监控事故等的发生概率。 论文首先介绍了疲劳驾驶检测技术的研究背景及国内外研究现状，接下来详述将人脸识别技术的前期过程应用到疲劳驾驶预警系统中的具体方法。 为了尽量提高识别效率，首先对获得的原始图像进行必要的预处理，包括彩色图像转变成灰度图像、几何校正、光照强度校正、去噪声和边缘检测；接着开始进行人脸检测，采用基于肤色模型的人脸检测技术，将肤色和非肤色区域分离，然后运用约束条件，图片中最大连通肤色区域为人脸区域，确定人脸具体位置；接着运用新颖的微积分联合投影算法分别定位左右眼，定位成功后对眼部图像进行canny边缘检测，通过双眼二值图像的平均高度来判断眼睛开合程度；最后将美国提出的PERCLOS方法应用到系统中，作为判断驾驶员疲劳状态的标准，由此确定是否发出安全警告。论文详细论述了用仿真软件实现以上系统的过程和结果。