摘要
人脸年龄估计作为计算机视觉领域的一项重要任务，近年来受到越来越多的关注。
由于其在人机交互、安全监控、娱乐等领域的广泛应用前景，吸引了众多学者开展研究。
传统的年龄估计方法通常依赖于手工设计的特征，如局部二值模式（LBP）、Gabor特征等，但这些方法容易受到光照、表情、姿态等因素的影响，难以取得令人满意的效果。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力在人脸年龄估计领域取得了突破性进展。
本综述首先介绍人脸年龄估计和卷积神经网络的相关概念，然后回顾了基于卷积神经网络的人脸年龄估计研究进展，包括主流的网络模型、数据集以及评价指标，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
最后，对该领域未来可能的发展方向进行展望。
关键词：人脸年龄估计；卷积神经网络；深度学习；特征提取；年龄回归
1.1人脸年龄估计
人脸年龄估计是指利用计算机自动识别给定人脸图像的年龄，通常将其视为一个分类问题或回归问题。
分类方法旨在将人脸图像划分到预先定义的年龄类别中，例如将年龄分为儿童、青少年、成年人和老年人等类别。
而回归方法则旨在预测人脸图像的精确年龄值，例如25岁、32岁等。
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