人脸标记点跟踪的主要实现方式为通过从人脸图像中获取有效的人脸特征信息,从而利用得到的信息进一步进行身份鉴定或者表情识别,目前,获取人脸特征信息的模型方法主要有主动轮廓线模型、变形模板模型和主动统计对象模型,主动表观模型是主动统计模型中的一种,它是一种重要的特征提取模型算法。由于主动表观模型具有较好的通用性和灵活性,它被广泛应用于人脸图像处理领域,如人脸识别、人脸跟踪与监视以及表情分析等。本文研究了一种基于主动表观模型的人脸标记点迭代对齐算法,首先,通过大量的实验证明传统的反向合成图像对齐算法的精度与定位速度远远无法满足实时的人脸图像标记点定位处理,因此本文提出了快速同步反向合成图像对齐算法,将主动表观模型算法与快速同步反向合成图像对齐算法进行结合,充分利用了主动表观模型强大的建模能力和快速同步反向合成图像对齐算法的算法的快速匹配效率,同时通过实验获取使主动表观模型算法中迭代对齐结果相对最优的训练样本选择数目与迭代处理的选择次数,以达到快速的标记点匹配,进而实现面部标记点的实时识别与跟踪,实验结果表明,该算法可以对视频中运动的人脸进行比较精确的匹配和跟踪。最后基于ARM系统的树莓派平台上,在Linux GUI环境下开发了基于主动表观模型的人脸视频跟踪软件系统,该软件系统平台嵌入了快速同步反向合成图像对齐算法图像匹配算法,使用了独立采集人脸图像的样本集,样本图像均从周围人群中采集,该系统集成了标记点标定、主动表观模型建模、主动表观模型匹配、视频跟踪和匹配信息存储等模块,最终实现了基于主动表观模型人脸特征匹配及人脸视频跟踪与识别任务。该平台为主动表观模型算法的进一步研究打下坚实的基础。