基于反向合成算法的AAM（activeappearancemodel）是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息，当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时，算法定位精度明显下降。基于此,提出了一种改进的AAM人脸特征点定位方法USAN-AAM。实验结果表明，与原方法相比,该方法对光线变化更鲁棒，定位精度也更高。