Một kỹ thuật hiệu quả để xác định trạng thái nhắm hay mở mắt là yêu cầu chính trong một số ứng dụng thực tế như phát hiện và nhận dạng trạng thái mệt mỏi và buồn ngủ của tài xế. Nghiên cứu này đề xuất một giải thuật cải tiến để phát hiện và nhận dạng trạng thái nhắm mở mắt nhằm hỗ trợ cho tài xế trong quá trình lái xe. Thuật toán gồm 4 bước chính: (1) vùng mặt và mắt được phát hiện bằng cách sử dụng đặc trưng Haar like và bộ phân lớp cascade kết hợp với mô hình hình dáng ASM; (2) tăng cường độ sáng của vùng ảnh chứa hai mắt bằng kỹ thuật xử lý không gian màu và lọc trung vị; (3) vùng ảnh chứa hai mắt được định vị bằng phương pháp phân đoạn ảnh với ngưỡng động và xử lý hình thái; (4) cuối cùng trạng thái nhắm mở mắt được xác định bằng kỹ thuật phân lớp SVM dựa trên đặc trưng HOG. Ngoài ra, chúng tôi cũng so sánh kết quả của phương pháp máy học với một phương pháp đơn giản hơn đó là xác định trạng thái của mắt dựa trên việc tỉ lệ dọc và ngang của mắt. Thực nghiệm được tiến hành trên tập dữ liêu ảnh tự tạo với 944 ảnh gương mặt ở nhiều góc độ của 5 người. Độ chính xác đạt được là 98.18% và 87.02%  cho phương pháp máy học (thời gian nhận dạng trung bình là 0.106s/khung ảnh) và phương pháp đơn giản tương ứng. Kết quả này đã khẳng định tính hiệu quả của phương pháp tiếp cận do chúng tôi đề nghị.