亲属关系是人类社会中最主要的人际关系之一。近年来,基于图像的人物亲属关系分析与识别成为一个重要的研究方向,吸引了众多研究者的关注。但是,由于任务本身与数据集等因素,已有工作仍有不少不足之处,图像中的人物亲属关系的鉴别还存在诸多难点与挑战。本文针对包含亲属关系的群体合照,将其分为伪家庭照片(存在部分亲属关系)和家庭照片(均存在亲属关系)两类,分别对其中的亲属人员进行挖掘与识别,并有针对性地提出相应的解决方案。本文的主要工作如下:首先,对亲属关系验证和亲属关系识别任务的相关工作进行了回顾与梳理,分类地介绍其中的代表性方法,包括了设计思想与关键算法。然后,提出了一种基于图结构的真伪家庭成员区分算法。针对存在部分亲属关系的群体照片,利用人脸和照片上下文信息剔除伪家庭成员。进行人脸检测后,根据人物的数量建立全连接图。验证各人脸对之间的亲属关系,将其作为边的邻接属性。对图结构进行剪枝操作,遍历各顶点间边的连接状态,进而鉴别出家庭成员。此外,还加入了照片上下文对邻接属性进行辅助约束。通过在本章收集的图像数据集上测试,验证了所提方案的准确性。最后,提出了一种基于约束规则的家庭树自动构建算法。针对单张家庭照片,识别人物的角色及人物间的亲属关系类型。设计核心家庭和拓展家庭的典型框架,分别计算人物年龄、性别和人物间的相似度。在亲属关系约束规则下,依次确认照片中的人物的家庭标准框架位置层数、家庭成员角色范围以及具体的家庭角色,以家庭树的形式描述各成员。在本章家庭数据集上的实验结果表明了方法的有效性。