人脸配准已成为计算机视觉领域的研究热点之一,也是人脸识别和人脸美化等众多人脸分析技术的重要基础。最近,级联回归被证明是最成功的人脸配准算法之一,其配准的精度与速度都达到了目前最佳水平。级联回归由若干个形状回归器线性组成,通过迭代的方式不断更新一个初始形状,使之逐渐收敛到真实人脸形状。目前基于级联回归的改进算法大都致力于改进形状回归器的回归能力,或者提取更加有效的具有几何不变性的人脸特征。尽管这些算法在配准精度上取得一定的提升,但却忽略了初始形状的质量。初始形状对最终配准效果影响较大,因为当其和真实形状有较大偏差时算法容易落入局部最优或根本无法收敛,所以目前的算法在复杂场景下的配准能力不足,如人脸具有极端的姿态和夸张的表情等。针对现有级联回归算法存在的问题,本文提出了初始形状估计算法和多姿态级联回归框架,用于实现复杂场景下高精度的人脸配准。本文将初始形状估计看作一个回归问题,通过建立随机森林回归模型从人脸的全局特征直接预测和真实形状更加接近的初始形状,为级联回归算法提供高质量的初始值,从而提高其精度。同时,本文使用分治法将人脸按照姿态分类建立了多姿态级联回归器,实现了不同姿态之间的训练分离,并在检测时通过初始形状判别其姿态类别,使得每张人脸可以使用专门的级联回归器,从而进一步提升配准的精度与鲁棒性。在多个具有代表性的数据库上的实验表明,本文的初始形状估计算法较现有的初始化算法能产生质量更高的初始形状,并能显著降低现有级联回归算法的配准误差。相较于目前效果最好的配准算法,本文的多姿态级联回归框架能取得相当的配准结果,在部分场景下甚至更优。