基于人脸图像的人类生理年龄自动估计是近年来研究的一个新兴热点方向，也是人脸识别领域的一个重要研究方向和难点。而非负矩阵分解算法也是近几年来兴起的一个新的数据描述方法，并因为其纯加性和稀疏的描述方式的特点，已经逐渐成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。本文从年龄变化对人脸表观所产生影响的局部性特点出发，针对非负矩阵分解基本算法进行改进，并基于改进算法对人脸图像年龄自动估计技术进行探索、研究，主要内容及成果如下：　　 ⑴对非负矩阵分解算法几个基本性问题的改进。针对非负矩阵分解算法的应用，对该算法几个基本性问题提出了可行的解决方法，包括非负矩阵分解算法基向量维数确定问题、算法的有效初始化问题以及算法的收敛判断准则等，这些是目前尚处于起步阶段的非负矩阵分解算法在实际应用中亟待解决的几个重要问题。　　 ⑵提出一种基于鉴别性非负矩阵分解算法的人脸年龄估计方法。针对年龄估计任务，基于基本的非负矩阵分解算法，提出一种改进的具有鉴别性的非负矩阵分解算法，最后使用径向基函数神经网络进行预测。　　 ⑶提出一种基于稀疏性非负矩阵分解算法的人脸年龄估计方法。该方法使用稀疏性的非负矩阵分解算法对年龄估计进行探索研究，利用可精确调节的稀疏系数来分析系数与基向量的稀疏描述对年龄估计的影响力，同样使用径向基函数神经网络进行预测。　　 ⑷提出一种基于非负矩阵分解算法重建的主动表观模型方法。该方法对主动表观模型中的形状模型和纹理模型使用非负矩阵分解算法重建，并将其作为一种新的人脸图像年龄信息特征描述方法，利用径向基函数神经网络作为年龄预测器进行年龄自动估计，取得了较为满意的年龄估计效果。