人脸特征定位是人脸识别系统、人脸动画重建、人脸跟踪等领域的关键问题之一，而人脸特征定位的主要技术中几何形状信息类方法具有较高的准确率和较大的鲁棒性，因此，论文主要针对几何形状信息类方法中的三种算法：活动轮廓线模型(Snake)、活动形状模型(ASM)和活动表观模型(AAM)在人脸特征定位中的应用展开研究。 针对人脸的形状特点，论文对经典Snake模型进行了改进，在模型的能量函数中加入形状能量项，以限制Snake线在迭代过程中出现的非法形状。用改进的Snake模型进行提取人脸外轮廓的实验，效果较经典方法有显著提高。 在深入研究活动形状模型和活动表观模型技术及其在人脸特征定位应用中的具体实现方法的基础上，根据人脸器官分布规律，探索模型的初始化问题和图像搜索匹配过程中出现的非法形状问题的解决方法。首先利用已经得到的瞳孔位置计算模型的初始化参数，使初始模型位于较理想的位置；然后在ASM搜索中加入局部形状约束，在AAM搜索过程中对形状参数加以限制和修正，有效解决了ASM／AAM图像搜索匹配过程中出现的非法形状问题。实验表明，论文提出的改进策略提高了活动形状模型和活动表观模型在人脸面部特征定位中的精度。 ASM模型和AAM模型的建立都需要进行样本图像的特征点标定工作，图像中特征点标定的精确与否直接关系到所建模型的有效性。为提高大量训练图像人脸特征点标定的准确度以及标定工作的效率，论文设计了一个半自动的特征点标定系统。