人脸追踪技术通常通过使用摄像头实时捕捉场景中的人脸图像，然后利用计算机视觉算法对人脸进行检测和跟踪。其中，人脸追踪的关键步骤是实时更新人脸位置信息，以确保准确地跟踪目标。
在实时更新人脸位置信息的过程中，一般会采用以下方法：
人脸检测：首先，系统会对输入的图像进行人脸检测，识别出图像中可能存在的人脸位置。这一步可以使用一些经典的人脸检测算法，如Viola-Jones算法或深度学习方法。
特征提取：接着，系统会提取人脸的特征描述，例如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征点，以便更精确地跟踪人脸的移动。
人脸跟踪：通过将之前检测到的人脸位置信息与当前帧进行匹配，系统可以确定当前帧中人脸的位置。为了提高跟踪的准确性和稳定性，通常会结合运动模型、外观模型等技术，来预测人脸的运动轨迹。
更新位置信息：最后，系统会根据实时的监测结果，更新人脸的位置信息。通过不断地对人脸的位置信息进行更新和修正，可以实现对目标的连续追踪，从而保持跟踪的精度和稳定性。
总的来说，人脸追踪技术实时更新人脸位置信息的关键在于不断地对图像进行处理和信息匹配，确保所得到的位置信息能够准确反映目标的运动状态，以便及时调整跟踪策略，实现对目标的稳定追踪。