随着信息安全技术日新月异的发展,生物特征识别技术也随之快速发展。生物特征识别技术是一种基于生理或行为特征来进行身份验证的新兴技术。与其它生物特征识别技术相比,人脸识别技术具有隐蔽、友好、方便的优势,已成为应用数学与高新技术紧密结合的热点研究问题。人脸识别中,眼睛定位是实现人脸图像几何归一化的必要条件,眼睛定位的准确性直接影响着最终的人脸识别率。本文在人脸位置已经确定的基础上,分别以中科院CASIA NIR近红外和中科院CAS-PEAL-R1可见光两种人脸数据库为研究对象,提出了有效的眼睛定位算法,主要的研究工作如下：首先,根据近红外人脸图像中瞳孔存在反光点的特性,对近红外人脸图像进行了图像分类；其次,对于正常近红外人脸图像,提出了一种基于瞳孔反光点的眼睛定位算法；对于眼镜反光的近红外人脸图像和可见光人脸图像,提出了一种基于Adaboost算法和图像灰度特征、几何特征的眼睛定位算法；再次,分别对CASIA NIR近红外和CAS-PEAL-R1可见光人脸数据库的眼睛定位结果进行了分析和测试,定位准确率分别达到了98.06%和98.86%；最后,对眼睛定位研究中存在的难点问题进行了总结和展望。本文所开发的眼睛定位模块已经成功应用到东北大学应用数学实验室开发的人脸识别系统中,定位效果良好,性能稳定。