性别是人类进行分类最基本的信息，通常人们可以很直观并且很容易的区分一个人的性别，然而计算机要想实现相同的功能却并非易事。近些年来，随着计算机科学技术的不断深入发展，计算机的功能也越来越丰富和强大，越来越走向智能化。而模仿人类的各种生物特征功能一直以来已经成为计算机界的研究热点。作为智能化人机交互技术的重要研究课题，人脸性别识别技术近年来得到了广泛关注和快速发展，其在身份认证、视频检索和机器人视觉中都具有重要的理论意义和应用前景。通常情况下，人脸性别识别系统分为三个主要研究模块，分别为人脸检测与图像预处理模块、性别特征提取模块和性别分类模块。本文针对以上内容展开了深入研究，主要研究工作如下：
　　(1)概述了人脸性别识别的目的意义以及性别特征提取和性别分类的研究现状，并通过阅读文献总结了关于性别特征提取和分类的新发展。
　　(2)在对人脸检测技术分为三类进行综述之后，对输入的人脸图像进行了人脸检测和眼睛定位研究，并根据定位结果进行倾斜图像的几何校正。人脸图像检测主要介绍了本文所使用的Adaboost方法，并在该方法的基础上对双眼进行了定位研究，并采用分块积分投影的方法进行双眼坐标的快速、准确定位。在确定双眼位置后，给出了以图像的几何中心为旋转基准点对倾斜人脸图像进行旋转校正时旋转角度的计算方法，并实现了旋转校正，这对于完善以图像中心为基准的图像校正方法具有一定意义。
　　(3)详细介绍了主动表观模型算法的基本理论，包括形状、纹理和表观模型的建立，并给出了图像的拟合计算。在拟合过程中，分别给出了拟合原理和步骤，并通过实验给出了拟合迭代过程中图像的变化过程。通过对倾斜人脸图像的拟合，进一步证实第二章所述的图像几何校正方法的实用性，并在结果分析了AAM算法存在的不足和使用的局限性。
　　(4)采用精确贴片直方图的性别分类方法。在实现人脸特征点定位的基础上，采用对特征点提取精确特征贴片的方法，根据LBP算法构建贴片直方图，并对男性和女性在直方图中的区别使用支持向量机进行分类。在结果分析了分类效果最好的贴片和最不好的贴片效果，最后的实验结果表明，所采用的方法在分类精度上具有一定的鲁棒性。