智能车辆技术必将是未来高技术战争条件下军用车辆的主要应用技术之一。人脸定位和人眼定位算法研究是车辆驾驶员疲劳状态监测技术的关键部分，也是智能车辆安全辅助驾驶研究的重要支撑，具有重要的军事意义和社会经济价值。本文在研究国内外相关算法的基础上，提出了一种基于图像定位人脸和人眼的算法，实现了对驾驶员面部的检测和对眼睛的较准确定位。　　 本研究主要内容包括：利用YCrCb颜色空间中肤色分布表现出的良好聚类特性，以及亮度信息与色度信息分离开的优点，将静态图像从RGB颜色空间转换到YCrCb颜色空间进行处理；在图像二值化中，采用迭代法求阈值，克服了面部图像受光照的影响，致使亮度有所变化时，使其始终保持一个合理的动态变化阈值，将眼睛区域较好地与面部背景分离出来；运用形态学方法对二值化后的眼部区域进行了合并复原处理，以更为准确定位人眼。实验结果表明本文所用算法具有较高人脸定位和人眼定位准确率。本文把定位人眼后的算法应用于监测疲劳驾驶系统中，取得了初步研究成果。本文在研究基于图像定位人脸和人眼的算法基础上，实现了相应的实现系统，其主要功能实现了将预处理的静态图片，通过光照补偿、颜色空间转换、CrCb调整、皮肤颜色建模(面部区域提取)、去除下半部、人脸定位、灰度变换、面部线性变换、阈值变换、形态学变换(膨胀、腐蚀)、去除伪人眼、人眼定位及状态判断等处理，实现眼睛的准确定位和状态判别。