在基于生物特征的认证技术中，以人脸面部为处理对象的研究成为近年来计算机图形图像处理技术的研究热点。对人脸面部的研究主要涉及到以下几个方面：人脸检测、面部特征提取、人脸识别、人脸表情分析、头部姿态估计、三维人脸建模、人脸跟踪等。本文研究其中的三维人脸特征点定位技术。　　 本文结合局部形状索引SC与基于局部形状图LSM的统计模型，提出一种通过误差分析自适应地确定局部形状图统计半径、实现任意姿态下的3D人脸鼻尖和内眼角的自动精确定位方法。采用由粗到精的搜索策略，首先，利用曲率表示的形状索引与曲度来选择特征候选点，将大部分非目标点排除。其次，利用局部形状图LSM在候选点集中进行特征点的精确匹配。在CASIA 3D人脸数据库的比较实验结果表明，该方法比基于先验信息和基于曲率分析的定位方法都具有更高的定位精确度。　　 本文的定位工作分为建模和定位两个过程。建模过程如下：首先，对训练集数据进行预处理，包括分割、去除尖点和平滑，以减少运算量和干扰成分。其次，对处理过的数据进行特征点的手工标注。最后，根据标注点建立局部形状索引SC模型和局部形状图LSM模型。定位过程如下：⑴对测试集数据进行预处理，包括分割、去除尖点和平滑。⑵以基于曲率的局部形状索引SC为分类特征对人脸点集进行分类，分类器采用支持向量机SVM，从而获得特征点的候选点。⑶利用局部形状图LSM在候选点集中进行特征点的精确匹配。⑷根据人脸特征点之间的几何位置关系，本文以特征点之间的位置关系建立一个统计模型，用来校验定位结果。