现阶段在影响交通事故的危险因素中,疲劳驾驶高居第三位。因此,如何准确、快速的识别驾驶员的疲劳状态是世界各国普遍关心的问题。随着机器视觉及其在检测领域的蓬勃发展,为疲劳驾驶的检测问题提出了一条新的解决途径。基于此,本论文提出基于人脸识别的疲劳驾驶检测技术。以计算机图像处理技术为手段,对如何识别驾驶员的疲劳状态进行了探讨。具体研究内容如下:1、分析噪声和光照对人脸图像造成的影响,采用中值滤波和直方图均衡化对图像进行预处理,且采用脸部轮廓作为后续的匹配基元。2、对匹配算法中的关键要素,即匹配基元、度量函数、搜索策略、评价方法及常用的匹配算法进行了分析。3、对人脸与人眼检测的技术进行了研究,提出基于网格矢量编码的人脸、人眼图像匹配方法,验证该方法的识别精度及分析影响精度的因素。4、在检测系统的硬件实现方面,以FPGA+ARM为核心构成的检测系统。FPGA芯片采用Altera公司CycloneⅡ系列的EP2C5,ARM芯片采用LPC2106。并研究了图像处理算法在硬件上的实现,及FPGA与ARM之间的通讯。