AAM(Active AppearanceM odel)是一种用来提取人脸特征点的有效方法,由人脸动态表观建模和拟合算法两部分组成.在多种AAM拟合算法中,反向组合法以快速高效著称.但在遇到外物遮挡时,AAM算法的拟合效果会变差.本文在反向组合法的基础上提出了一种基于分层细化掩模的改进算法.实验结果表明,该算法能较好地去除干扰并保留对拟合有用的信息,具有较强的抗干扰鲁棒性.