中医学认为，人体是一个有机的整体，人脸面部犹如反映人体生理病变的一面镜子，望五官神色变化，可以直接观察脏腑病变。然而，传统的中医面诊主要靠医生主观判断，诊断结果受医生的知识水平、诊断技巧、光线等外界客观因素的影响，难免会出现偏差。为了实现中医面诊客观化，许多研究者分别从仪器和图像分析角度开展了研究。由于基于仪器方法受制于精密仪器的开发且成本较高，基于图像分析的中医面诊客观化受到研究者越来越多的关注。因此，如何将中医面诊与图像分析方法更有效地结合，成为中医面诊现代化研究进程中迫切需要解决的难题。　　为此，本论文对基于图像分析的中医面色识别技术进行了研究，主要研究内容包括:　　(1)提出了一种中医面诊的人脸两颊区域提取算法。首先通过类Haar人脸检测算法提取人脸区域，在人脸区域上采用Gabor小波变换定位眼睛;根据人脸几何结构找到嘴巴区域，利用Fisher分类器实现嘴角定位;最后，将嘴角与眼睛坐标相结合，共同确定两颊区域中心。实验结果表明，所提的人脸两颊区域提取方法准确率可达到89％，具有较高的分割率及鲁棒性。　　(2)提出将Lab空间的颜色特征提取及颜色建模方法应用于中医面色特征提取。首先介绍了Lab空间颜色直方图统计特征和色差特征的提取方法，然后重点介绍了颜色建模的方法。通过提取RGB单通道的颜色直方图，并将其归一化作为颜色建模特征;然后采用主动形状模型的全局建模方法，计算各类面色的表达通式;最后，通过对选取的各类典型样本进行仿真实验，得到模型综合变形度α和模型相似度β的最大值，并将这两个参数的最大值作为面色模型识别的阈值。实验结果表明，颜色建模方法可以用于剔除那些与模型偏差较大的噪声样本，基于支持向量机的Lab空间特征提取方法的识别率可以达到81％。　　(3)提出了基于模糊支持向量机的中医面色识别方法。首先在Lab空间提取样本的面色特征;然后采用颜色建模的模糊隶属度计算方法，将基于距离的隶属度计算方法与基于颜色建模的面色识别方法相结合，确定训练样本的最终隶属度;最后根据求得的模糊隶属度，构建模糊支持向量机，并对提取的面色特征进行分类。实验结果证明，所提方法具有更优的抗干扰性，识别率可达82％。