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为解决列车司机疲劳状态检测问题,提出了一种改进的主动形状模型(ASM)算法,并设计了一种基于支持向量机(SVM)的人眼状态判定机制,实现了对于司机驾驶过程中的人眼状态进行有效地检测。改进的ASM算法是通过利用多尺度二值模型(MB-LBP)算子来提取局部特征向量,提高了算法在复杂光线环境下的鲁棒性。并将第一步提取出来的眼睛比例作为SVM分类器的输入,用于人眼状态的检测分类。结果表明:改进的ASM算法有效地提高了人脸关键点定位的准确性,设计的判定机制在使用真实数据样本集的测试中达到了80%以上的准确度。