人脸识别是计算机视觉领域的研究热点之一。近年来,针对人的性别、年龄、种族等属性的识别研究逐渐增多。其中,性别识别在人机交互、视频监控、基于内容的检索、统计信息收集以及精准广告投放中有着广阔的应用前景,具有较高的研究价值。本文主要研究了基于人脸图像的性别识别方法,提出了结合人脸外部特征——头发特征的多特征提取方法,并在分类阶段以并联结构的加权投票算法实现分类器融合,提高识别准确率。首先,在头发特征提取部分,本文给出了一种改进的注入填充算法实现头发区域检测,并在此基础上建立头发区域模型,以此提取头发区域的长度、厚度以及面积特征；其次,本文还使用主动形状模型提取了人脸的面部几何特征和局部二元算子；接下来,在分类阶段,本文提出了并联结构的加权投票算法,实现了多分类器融合；最后,本文给出了性别识别系统的环境配置和系统总体设计,并针对各个模块进行了详细设计与实现。实验证明,本文提出的头发特征与面部特征结合、使用多分类器融合实现分类的方法在性别识别中具有有效性。