人脸自动识别是一种利用计算机分析人脸图像特征以实现人的身份验证的技术，是近二十年来图像处理、模式识别和计算机视觉领域中极富挑战性的研究课题之一。由于它在法庭举证、持卡人识别、视频监控等方面都具有巨大的应用价值、目前受到各国政府及其军事、安全、情报部门以及科研单位的广泛关注和高度重视。 一个完整的人脸识别系统由人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取、图像间相似度计算等功能模块组成。其中特征提取的好坏将直接影响到识别效果，特别是眼睛的定位准确与否是能否实现人脸图像几何归一化的必要条件，因而双眼的定位成为全自动人脸识别中非常关键的一环。 本文重点研究人脸中双眼定位问题。基于单人脸灰度图像，本文主要提出了两种眼睛定位方法，具体说来，本文的主要工作包括： 第一、概要介绍了目前眼睛自动定位的一些基本方法，例如几何特征提取法、主元分析法(PCA)以及神经网络特征提取法等，并对各种方法进行了比较，指出其缺点及使用范围。 第二、基于Gabor小波变换和灰度积分投影技术，提出一种基于Gabor滤波器组和灰度积分投影函数的眼睛自动定位方法，并进行了大量的实验。实验证明，这种算法能有效的定位到眼睛的位置。 第三、提出了一种基于PCA变换和模板匹配的眼睛自动定位方法。为了减少特征匹配时间，该方法还用二维离散小波变换对输入图像进行了分解。实验证明，该方法对于轻微的姿势变换以及不同的眼睛大小都具有较好的鲁棒性。