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针对随年龄的增长人脸图像年龄组分类准确率下降的问题,提出一种有效提高准确率和分类速度的年龄组分类方法。该方法结合主成分分析(PCA)和局部保持投影(LPP)建立主动外观模型(AAM),并对人脸图像进行特征点提取;在反向组合算法的基础上添加全局几何变换,增强AAM的表征能力,对输入人脸图像进行匹配;并利用支持向量机回归算法(SVR)对人脸图像进行年龄组分类。实验结果表明,该方法的年龄组分类准确率由79%提高到84%,分类耗时明显改善,且该方法更适用于亚洲人脸图像。