本发明公开了一种多特征决策融合的眼状态判别方法，其包括如下步骤：对采集到的眼睛样本进行伪Ｚｅｒｎｉｋｅ矩特征、复杂度特征和ＨＯＧ特征提取；接着针对这三种特征分别建立最优ＳＶＭ模型：ＰＺ?ＳＶＭ模型，ＣＯＭ?ＳＶＭ模型和ＨＯＧ?ＳＶＭ模型；最后利用自动权值学习算法对三个模型的判别结果有效性进行权重分配，实现对眼状态判别的决策融合。本发明能够克服复杂光照变化和眼睛形变的影响，提高人眼状态判别的鲁棒性。