在计算机视觉和模式识别领域，关于人脸的研究大部分都是针对正常人的，比如人脸不会受到任何疾病的影响，脸两侧基本上都是对称的。然而，在我们周围存在着一些面瘫患者，即两侧不对称，多数是一侧正常，另一侧患病。多数情况下，该疾病是由于向面部肌肉发送神经冲动的面部神经失去功能而引起的。面瘫会引起患者心理上和功能上的破坏，使得患者在面部表情、面对面交流以及眼睛保护等方面受到很大的影响。例如，它通常表现口角下垂、流口水以及流眼泪等现象。我们周围存在着很多患有这种疾病的人，因此，制定一套客观且全自动的面神经运动功能评价系统具有重要的理论意义和实用价值。本文的目的就是实现这样一套评价系统。本文提出了一种基于主动外观模型（Active Appearance Model, AAM）的面神经运动功能评价方法，能够准确且客观地对面瘫患者的患病程度进行评价。首先，我们运用AAM算法对人脸特征点进行标定，定位出五官的关键点，然后根据患者左、右半边脸的不对称性程度进行系统且客观的评价。对于每一位患者，我们都采集了5个动作即闭眼、抬眉、皱鼻、鼓腮和张嘴，并对每个动作做大量实验，为每一个动作制定出一个权值计算出最后的得分。最后，将实验结果与专家评定结果进行拟合。分值越高说明患者的患病程度越重，分值越小患病程度越轻。实验结果证明，该面神经运动功能评价方法得到的结果与临床专家的诊断结果基本相符，具有一定的实用价值。