人脸图像与年龄关系的研究是人像处理领域的重要课题，该研究具有重要的科学意义和实用价值。经过多年的发展，在人脸年龄变化研究方面已经取得了很大的进步，但实践和经验表明人脸年龄变化的研究还远未成熟。本文在国内外已有的研究基础上，进行年龄估计方面的研究，并达到了比较好的效果。　　 本文主要工作有以下几个方面:　　 (1)本文提出了ASM-AAM联合建模的方法，然后用模型匹配法来提取人脸的形状特征和纹理特征，该方法既利用了ASM能够根据局部纹理信息比较精确地定位出人脸形状特征的优点，又利用了AAM能够精确提取形状特征点内部的纹理特征的优点。　　 (2)在人脸建模完成后，本文在特征提取这个步骤的具体实现上提出了双模型年龄特征提取的方法，实际上是根据测试图像所属的年龄段选择两种模型其中的一种来完成特征提取，这样使待测图片的特征能够更准确地被提取出来，从而有利于后面特征库的建立。　　 (3)在年龄的判决阶段，本文采用了基于支持向量机的年龄估计方法，将人脸年龄分为20-25，25-30，……，65-70一共10个年龄段，根据前面提出双模型的方法，相应的训练两组基于支持向量分类(SVC)的分类器，最终取得了不错的识别效果。　　 (4)本文采用面向对象的方法，用VC++6.0设计出了人脸年龄估计系统，该系统包括了图像预处理，人脸检测，人脸建模，人脸模型匹配，特征参数提取，SVM训练，年龄分类识别这些功能。