摘要
人脸年龄识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。
这项技术在人机交互、安全监控、娱乐等领域具有巨大的应用潜力。
传统的年龄识别方法通常依赖于手工设计的特征，但这些方法容易受到光照、表情、姿态等因素的影响，识别精度有限。
近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的快速发展为解决人脸年龄识别问题提供了新的思路。
CNN能够自动从大量数据中学习特征，具有强大的特征表达能力，在人脸年龄识别任务中取得了显著成果。
本文首先介绍人脸年龄识别的研究背景和意义，然后对基于CNN的人脸年龄识别方法进行综述，重点介绍不同CNN模型结构、训练策略和优化方法，并比较分析其性能优劣。
最后，对人脸年龄识别技术未来发展趋势进行展望。
关键词：人脸年龄识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；年龄估计
近年来，随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术作为其重要分支之一，在身份验证、安全监控、人机交互等领域得到了广泛应用。
人脸年龄识别作为人脸识别技术的一个分支，旨在通过人脸图像自动估计出人物的年龄信息，具有重要的研究意义和应用价值。
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