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针对传统ASM方法进行人脸面部特征定位的一些缺点,提出了几点改进算法。传统的ASM方法难以在每一个特征点上都取得较好的匹配结果,并且由于背景图像的不确定性,训练得到的模型依赖于训练样本的背景。针对以上问题,首先针对边缘特征点,提出复杂背景下的局部纹理模型;其次,针对轮廓的角点,使用二维模型和二维的特征点匹配算法;最后,在局部灰度模型中加入了边缘约束,使边缘信息较强的点有更大的可能成为最佳候选点。实验结果表明,改进算法与仿真算法比较,准确性和鲁棒性均有明显提高。