人脸特征点检测是计算机视觉领域的关键问题,其旨在自动地定位一系列具有特定语义的面部特征点。高效准确的人脸特征点检测是执行人脸识别、三维面部重建、情绪感知、头部姿态估计等多种人脸分析任务的前提。近年来,人脸特征点检测得到了国内外学者的广泛研究,取得了大量的成果。级联回归凭借出众的精度与速度成为目前人脸特征点检测性能最好的方法之一。大量提出的方法对于约束条件下采集的正脸图像表现出优异的性能。然而在实际的视觉感知应用中,由于受到表情变化、多姿态、光照差异、遮挡等因素影响,使得人脸特征点检测面临着巨大的挑战。此外,现有的级联回归方法通常是离线模型,即通过对离线数据的一次性学习所得。在处理流式数据时,此类模型的更新需要对历史数据重新执行完整的学习过程,这无疑是对计算资源和时间的极大浪费。本文围绕基于级联回归的人脸特征点检测方法展开研究,对自然环境下采集的图像、流式数据、视频等数据形式的人脸特征点检测问题展开深入研究并提出对应的解决思路与方案。具体工作与创新性成果如下:（1）针对于静态图像的人脸特征点检测问题,本文从非线性二乘问题优化求解的角度出发,提出了一种有效的多回归器协同优化方法。不同于以往方法学习的全局模型,该方法旨在同时求解人脸特征点检测问题中目标函数存在的多个局部最优解。利用迭代优化技术将每个级联层中的样本空间不断划分为多个具有相似下降方向的簇,使得各簇学习的局部回归器对簇内的样本回归误差最小。同时,本文利用各局部回归器之间的互补和正则化关系构建一种基于集成学习的协同优化框架,该框架将多个局部回归器进行融合并求解得出最优的特征点位置。基于多回归器协同优化方法显著提升了级联回归应对多姿态场景下的人脸特征点检测能力。实验结果表明,该方法对于无约束场景下的人脸图像表现出较主流方法更优的检测精度和鲁棒性。（2）针对于流式训练数据的人脸特征点检测问题,提出了一种基于级联回归的增量学习方法。为了克服级联框架中多级回归器的迭代学习方式导致的增量更新限制,本文提出使用蒙特卡洛抽样法对各级层的回归器独立地进行增量更新。通过已知的高斯混合统计分布进行抽样生成每个级层的样本空间,使得所有级层的回归器能够并行地更新且互不影响。与以往级联回归方法在复杂姿态数据集上学习的全局模型不同,该方法引入极端学习机对人脸形状与表观之间的非线性映射关系进行学习,可以快速有效地拟合存在的线性或非线性的映射关系。针对流式数据的实验结果表明该方法能够随着分批输入的训练样本进行有效地模型更新。随着形状与表观多样性的增加,更新模型的检测能力也得到显著提升。此外,本文将该方法应用于自然环境下的视频人脸特征点检测问题中,结果显示检测模型的性能得到显著提升。（3）针对于视频人脸特征点的跟踪检测问题,本文充分考虑帧间的信息相关性,提出了一个基于动态学习的级联回归方法。该方法能够对检测过程中的人脸表观信息及其面部形状变化规律进行学习,利用这些帧间高度相关的知识改善级联回归模型对后续视频帧的人脸关键点检测能力。本文根据动态的形状统计分布通过蒙特卡洛方法对多级回归器进行并行更新,保证了实时的视频人脸特征点检测。同时,该级联框架结合了线性函数与非线性函数共同拟合人脸形状与面部表观间复杂的映射关系,并引入宽度学习算法求解。在人脸关键点检测视频数据集上的结果显示,该方法对于面部存在遮挡、表情夸张、光照不佳等具有挑战性的情况中均表现出了较优的检测性能。