人脸图像是一类特殊的图像,它包含丰富的信息。对人脸图像变形技术和算法的研究一直是计算机视觉和计算机图形学研究领域中的重要研究内容。一直以来,人们高度关注人脸图像变形的细节,但是人脸图像变形涉及的算法复杂,变形效果也一直不令人满意,所以对人脸图像变形效果的改善就成为了该领域研究的热点问题。本文主要研究人脸图像变形技术,图像变形技术包括两个关键技术：空间映射和重采样技术。在对人脸图像变形之前,需要先识别并定位出人脸图像中相应的特征点,然后采用变形技术中的关键算法,对两幅原图像进行变形。人脸图像中特征点的定位使用经典的ASM算法就可以得到,但该算法在定位的准确度上还不够精确,存在偏差,这会影响变形的效果,本文提出了改进的ASM算法对人脸图像进行特征点自动定位。对于图像变形算法,虽然其算法比较复杂,但其变形效果较好,且能够稳定、平滑的得到中间的过渡图像。通过对几种算法的比较和分析,本文使用基于控制点的人脸图像变形算法实现人脸图像的变形。再结合中性人脸模型,使用该变形算法,对中性人脸图像中的控制点变形得到不同表情下的人脸图像,效果真实,能满足视觉感官要求。现今,图像变形技术大量运用于动画和影视制作、医学整形、身份代理、后代相貌预测等,未来,将有更广泛更广阔的应用。