面部容貌对于人类个体具有十分重要的意义。来自社会心理学的研究结果显示，个体的面容越具魅力，其在社会生活中相对的也越占据优势。在人们的日常生活中，人脸图像也已经被广泛的使用，频繁出现在报刊媒体、广告海报、求职简历等各种场合。基于这些原因，对于人脸图像进行一定程度的美化修饰，以增强其容貌魅力，成为了一项有意义的工作。　　 本文主要关注图像中人脸的面容魅力，通过自动调整图像中人物的脸形、五官的尺寸及位置等几何属性，达到增强人物面容魅力的目的。本文的主要贡献，在于完整地实现了一个人脸图像自动修饰系统，并对原有方法进行拓展，使其可以处理更一般的输入，即带有表情以及头部位姿变化的人脸图像。　　 本文的方法是由数据驱动的，整个过程完全自动，不需要用户交互。对于人脸图像数据，首先由主动外观模型自动抽取其面部特征点；再利用监督学习方法，由一组正面无表情人脸训练图像及其对应的面容魅力分数，得到面部特征与面容魅力之间的关系。这个关系被称为“魅力映射”，对于每张人脸图像输入，它可以给出其面容魅力分数的预测值。借助于该映射，系统通过调整输入图像面部特征点的位置，达到增强其容貌魅力的目的。　　 具体的，对于正面无表情人脸图像输入，系统在人脸特征空间中寻找与该输入邻近，且面容魅力值较高的点，作为新的面部特征位置；对于更为一般的输入，系统借助于其对应正面无表情人脸图像的魅力增强结果，利用两幅图像中对应特征点变形的方法，将魅力增强效果迁移到带有表情以及头部位姿变化的人脸图像上。　　 实验证明，本文的方法得到了比较好的结果，可以应用在需要对人脸图像进行修饰的各种场合。