计算机图像处理领域中的人脸肖像画生成技术由于其广泛的应用前景得到了越来越多的重视,它广泛的用于卡通动画模型建立、虚拟环境、通信技术、电影制作、游戏娱乐等诸多方面。与模式识别、人工智能和动画建模有着千丝万缕的联系。如何让计算机能够自动的从一张人脸的正面人脸照片生成一幅具有卡通效果的人脸肖像画,是本课题的目标。本文完成了一个基于ASM的人脸特征点提取和发型特征点自动提取的人脸卡通肖像生成系统。在这个系统中只需要输入一张正面免冠照片通过系统处理,就可以直接生成一张具有卡通效果的非真实感的肖像画。首先,本文分析NPR非真实感技术的发展及卡通应用中。其次,比较了Snkaes算法,AAM算法和ASM算法在人脸特征点提取中的优缺点,并针对传统的ASM算法的定位不精确的缺点,有针对性的提出了二维模板匹配方案;采用基于经验的方法在训练模型中加入噪声,增加了ASM算法的脸型定位的适用范围;采用堆叠的ASM模型,提高定位点的精确度;采用修剪轮廓的协方差矩阵的方法,减少ASM算法的定位时间;使用经过改进的ASM算法对人脸进行特征点提取。然后,在完成ASM提取的人脸特征点的基础上提出了一种自动的发型特征点提取方法,并在VC平台上实现了算法。最后,提出使用贝塞尔曲线进行的人脸和发型特征点的拟合,生成具有卡通特征的人脸肖像画轮廓,并编写软件完成了整个算法的设计。实验证明,该算法简洁有效,能够完成肖像绘制的基本要求,具有一定的学术和应用意义。