进入20世纪90年代以来，人脸识别技术得到了相关部门研究人员的高度重视，取得了快速的发展，自动人脸识别系统已经达到了局部应用的形势。但是，复杂条件下的完全成熟的自动人脸识别技术还有待进一步的深入研究，需要我们解决诸如光照、表情、姿态和遮挡等条件下的识别问题，在这种复杂条件下的人脸面部特征点定位是人脸识别研究领域中的一个重要问题。据此，本文重点研究了以下两个方面：　　 1．在研究了Hough变换原理、传统Hough变换圆检测的人眼精确定位的基础上，利用圆的几何性质，改进了Hough变换圆检测的算法；并利用人脸图像积分投影的特点和改进的Hough变换圆检测原理进行了人脸图像的人眼精确定位。实验表明改进的Hough变换圆检测算法，在保持定位精度不变的前提下，较传统Hough变换圆检测的人眼精确定位方法，在速度上有了很大的提高。　　 2．主动形状模型和主动表观模型是人脸建模的重要方法之一，在研究了其传统理论和相关发展后，改进了ASM/AAM算法的搜索策略。在改进的算法中，首先利用改进的Hough变换圆检测算法进行人眼的精确定位，计算出瞳孔的精确位置。然后，根据瞳孔位置计算模型的初始位置，从而提高了模型位置初始化的精度。另外，为了避免搜索结果出现非正常的人脸，论文在算法中根据瞳孔的精确位置进行了眼部特征点的位置矫正；又利用训练集合中的人脸图像样本形成形状参数向量空间，作为参数约束范围，在人脸特征点搜索过程中引入人脸形状的参数约束。实验表明，上述搜索策略的改进提高了传统ASM/AAM算法的定位精确性。