警觉度通常被定义为操作者在执行某项任务时，对外界刺激长时间保持注意与警惕的灵敏程度。警觉度是一项与人的疲劳与清醒状态紧密相关的生理指标。通过观测人长时间进行操作任务时对外界变化的反应时间，以及应对方式的准确性，可以用来评估人的警觉程度。当人感到疲劳或者困倦时，警觉度会明显下降。这对于汽车或者高铁司机都是极其危险的，会使车祸的发生概率大大上升。这种性质的事故都被归结为疲劳驾驶，疲劳驾驶作为交通事故的一个重要诱因，正受到广泛的关注。传统基于生理电信号的警觉度分析方法，一般会用到脑电、眼电等生理特征。将电极直接接触人体可以获得较之视频信号更可靠的生理信号，但同时也会因为采集装置的部署在实际应用中产生诸多不便与妨碍。本研究正是针对传统基于眼电的警觉度分析的不足之处，提出将采集电极放置于人的前额处，利用前额的生理电信号，代替传统眼电信号进行警觉度分析。本研究提出的主要思想是，使用独立成分分析的方法，从前额信号中分离出独立的眼电分量，利用眨眼检测算法以及基于SVM的肌电、眼电分类方法，从独立信号中抽取出独立水平眼电与独立垂直眼电信号。最后将独立的水平与垂直眼电信号作为输入，使用基于眼电的警觉度分析方法，进行警觉度的估计。本研究的主要创新有两点：一是提出并证明了从前额眼电信号中可以抽取出水平与垂直眼电信号这一假设。二是给出了一整套从前额眼电信号分离水平眼电和垂直眼电信号的完整方法，包括如何选择电极摆放策略，如何进行信号的独立成分分析、特征提取与分类。本研究的得到的结论是，在前额电信号中，完全可以分离出独立的水平与垂直眼电信号，并可以将之用于警觉度的估计。基于本研究的成果，可以大大提升基于眼电的警觉度估计系统的实用性与便携性，使之真正成为可以提供给汽车、高铁司机等实际使用的警觉度检测解决方案。