人脸是人类视觉中最为普遍的模式，是人们在日常生活中相互识别和交流的首要依据。随着人的年龄增长，人脸相貌会产生显著变化，使得对人脸的自动识别更为困难，现已成为了当前人脸自动识别技术的瓶颈。本项目以人脸老化过程为研究对象，结合心理学和认知学等相关知识，研究人脸老化过程中人脸面部和头发发生变化的规律，建立其统计模型，设计相关算法，并采用计算机系统自动模拟人脸老化过程，预测人脸未来相貌。具体研究内容包括：人脸图像光照、姿态和表情补偿技术；人脸图像的自动表示方法；基于图像的人脸年龄估计方法；人脸老化过程的个性化建模；人脸图像的合成技术以及建立具有自主知识产权的、包含目标群体多年龄段的人脸图像库。本课题的研究成果在提高人脸识别系统性能、寻找丢失儿童、追踪潜逃多年的罪犯以及数字娱乐、人机交互、特技等方面都有广阔的应用前景。