疲劳驾驶是司机在驾车过程中介于意识清醒和进入睡眠的一种非正常状态，是导致交通事故发生的主要原因之一。处于疲劳状态的驾驶员因缺乏应有的感知力、注意力和判断力而往往酿成恶性交通事故。因此，研究一种非接触、实时的疲劳驾驶检测算法具有非常重要的现实意义。 本文对疲劳驾驶研究状况和检测方法进行了系统而全面的介绍，在前人研究的基础之上实现了一种基于视频处理手段的疲劳驾驶检测算法，并对算法的各个环节进行了详细的阐述。论文的主要工作如下： 首先，整个算法利用肤色在YCrCb色彩空间中的聚类特性以及面部几何特征对人脸进行检测；在人脸跟踪环节，针对经典均值偏移算法中反向投影图的原理，提出了一种减少背景像素对跟踪效果影响的改进方案。其次，提出了基于眼角跟踪进行眼睛状态判断的方案。结合均方差投影法以及Harris角点检测算子对内、外眼角进行定位，并利用经典的KLT光流法对特征点实施跟踪。最后，提出人眼内构三角形的概念对其闭合状态进行连续性的描述。 在算法验证过程中，系统仿真用C++和OpenCV实现，由普通USB摄像头对视频进行采集，仿真结果表明算法具有较好的实时性和检测性能。文章的最后是对整个工作的体会和总结，以及对此领域未来发展趋势的展望。