在人脸检测技术日趋成熟的今天，人们对机器智能化和机器视觉技术提出了更高的要求，人们不再满足对人脸定位，更希望可定位人的五官，在此基础上分析人物的表情，判断人物的年龄，识别人物的性别。

人脸的五官定位，指的是人的轮廓、鼻子、眼晴、嘴唇、眉毛等位置信息的确定，定位技术可看作为人脸模式识别的技术的引申，在当前的研究阶段常见的定位方法可分为下面几种：灰度投影法，模板匹配法，主动曲线法，神经网络的方法。

世界著名科技企业谷歌，不久前发明创造了一款眼镜，其中有一个新的应用就是利用谷歌眼镜的内置摄像头进行面部表情的分析，从分析中人们可得知谈话对象的年龄和情绪。研究人员表示，对情绪分析的各种结论基于五官的检测及能够让机器学习的庞大数据库。

微软公司开发的Kinect人脸识别算法中，不仅用到了二维的图像信息还利用了人的五官深度信息进行人脸识别，其开发的应用产品在各个领域中展现出了很好的效果。

hixand公司开发FaceSDK是一个比较强大的FaceAPI，它采用了一种复杂的算法用来检测人脸的面部特征，它可从提取出人脸的66个特征点，可用于人脸特征点的后续研究，比如人脸AAM建模和ASM建模。此外还可从在提取人脸特征上面进行修改，如老化，拉长，缩短。

除了一些企业开发的产品外，五官定位也有很广泛应用，具体如下：

（1）用于广告的视线分析。通过对用户人眼的视线和情绪分析可获取人们对于广皆关注的焦点，使得广告更加有针对性。

（2）用于刑事侦查和任务的也理分析。通过人脸特征细微变化例如，嘴角变化，眼睛的眨眼频率等可以分析人物的心理状态，给刑事侦查提供辅助。

（3）化妆软件美图软件。通过修改所提取的人脸面部特征，达到了人像美容的目的，在一定的程度上节约了成本，同时也节约了时间和人力。

相对于物体的检测技术，跟踪技术具有耗时短，能够适应物体刚性变化，所以作为检测技术的辅助算法得到了广泛的应用，同时跟踪技术也有它的致命缺点就是会产生累积误差，如果不加纠正，长时间跟踪物体容易产生偏移，所以说跟踪技术和检测技术在计算机视觉领域是相辅相成必不可分的。