人脸特征点定位技术是人脸分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、三维人脸建模、人脸动画等领域。但是由于光照、姿态、面部表情的变化以及眼镜、胡须等遮挡物的干扰,增加了人们对特征点精确定位的难度。本文主要针对的是左右转动的人脸视频序列研究鲁棒的人脸特征点定位算法,主要的研究工作及创新点如下:1)在分析人脸面部主要器官分布规律的基础上,参照MPEG-4标准中人脸定义参数FDP的人脸特征点分布,选取了本文使用的人脸特征点,同时根据人脸特征点对后续应用的重要性以及特征点定位的难易程度将选取的特征点进行了分类。2)通过对ASM模型的初始位置以及人脸特征点的局部搜索策略进行改进,提出了采用叠加的ASM模型以及二维轮廓线进行局部特征点搜索的算法。用于人脸视频序列第一帧接近正面人脸特征点的定位,该帧定位的准确性直接影响到后续视频人脸特征点的跟踪。3)提出按人脸姿态的不同,采用不同的策略跟踪视频人脸特征点。对于小姿态的人脸采用仿射矫正的光流跟踪方法,而对于中/大姿态的人脸则通过分区域,计算跟踪准确的人脸特征点的偏移量矫正光流跟踪方法。对于难跟踪的人脸外轮廓点,本文提出采用把人脸图像转换到HSV色彩空间,利用Sobel变换提取人脸轮廓的方法定位人脸外轮廓上的特征点。4)作为对视频序列人脸特征点定位的一个应用,本文根据视频序列中定位出来的人脸两内眼角点和鼻尖点估计出人脸姿态。最后,本文以VisualC++6.0以及OpenCV1.0为开发平台,实现了视频人脸序列特征点的定位并估计人脸姿态。