人脸特征点定位旨在准确识别图像或视频中人脸的关键点位置，是人脸识别、表情分析、人机交互等领域的关键技术。

近年来，稀疏约束和级联回归方法因其在特征点定位精度和鲁棒性方面的优势而备受关注。

本文首先介绍人脸特征点定位的研究背景和意义，然后阐述稀疏约束和级联回归方法的基本原理。

接着，详细综述了基于稀疏约束和级联回归的人脸特征点定位方法的研究进展，包括不同稀疏约束模型、级联回归策略、特征选择方法以及模型优化算法等。

此外，本文还分析了现有方法的优缺点，并展望了未来的研究方向。

关键词：人脸特征点定位；稀疏约束；级联回归；特征选择；模型优化

人脸特征点定位是计算机视觉领域的一项基础性研究课题，其目标是自动定位人脸图像或视频序列中的关键点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的轮廓点。

这些关键点蕴含着丰富的人脸形状和纹理信息，对于人脸识别、表情分析、人机交互等应用至关重要。

随着深度学习技术的快速发展，人脸特征点定位方法取得了显著进步。

然而，光照变化、姿态变化、遮挡等因素仍然给特征点定位带来了巨大挑战。