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随着计算机技术和生物医学工程技术突飞猛进的发展，利用人体生物特征来进行人体相关信息的获取成为安全验证的首要方式。人脸作为一种有效的生物特征，一直以来都受到了很多重视。本文主要针对基于人脸的性别识别以及年龄估计问题进行研究。文章首先简单介绍了一些已有的相关算法，然后对其分析，在其基础之上提出了更加有效的人脸检测算法以及性别、年龄识别算法，并通过编程实现了基于该算法的人脸性别、年龄识别系统。论文主要研究内容如下: (1)针对人脸检测算法中的肤色检测算法准确率低以及Adaboost人脸检测速率低问题，研究了一种新的人脸检测算法。该算法将基于肤色的人脸检测以及基于LGP特征的Adaboost人脸检测算法进行有效结合，使得人脸检测的速度和精度得到一定提升。为了进一步提高系统性能，本文在此基础之上进一步引入证据累积理论，对人脸检测算法进行优化，进一步提升了检测准确率。 (2)针对如何选取有效的性别以及年龄特征这一问题提出一种新的纹理特征，即WLBP与Gabor的复合特征。论文对几个典型的局部纹理描述算子进行了分析，提出一种WLBP与Gabor相结合的算子，该算子不仅具有多尺度多方向的优点，同时也具备了对光照不敏感等优良特性。 (3)采用支持向量机(SVM)进行了分类器设计。使用SVM实现了性别分类及年龄估计。通过对年龄信息以性别信息之间的关系研究，将性别分类与年龄分类进行级联，使用性别信息作为年龄分类的先验知识，进一步提高了年龄分类的准确性。 (4)采用C++实现了人脸性别识别以及年龄估计演示系统。在对人脸性别识别以及年龄估计的算法研究基础之上，本文设计出一套能够实时根据人脸信息判别年龄与性别的软件系统。从系统的软硬件入手，逐步介绍了其功能架构，并采取了实验对其性能进行了测试。