年龄信息作为人类的一种重要生物特征，在人机交互领域中广泛应用，并显著影响人脸识别系统的性能。年龄估计问题被看作一种特殊模式识别问题，兼具分类与回归特性。不同年龄数据库与特征、分类和回归模式各有利弊，结合二者可有效提升精度。近年来，基于深度学习的年龄估计算法快速发展，本文综述了此类算法的现状，分析了有效模型的算法设计，强调其在人脸识别系统性能提升中的作用，对体态估计任务的发展有深远意义。

年龄估计的数据集选择多样，包括MORPH、UTKFace、CACD、FGNet、AFAD、MegaAge、IMDB-WIKI、Adience Benchmark等，每种数据集在样本量、年龄分布、环境约束等方面各有特点，适合不同研究需求。在年龄标签编码方法上，有真实年龄编码、0/1编码与标签分布编码，每种编码方式适合不同场景，如回归问题、分类问题与连续性问题。

评价指标方面，MAE、累积指数CS与ϵ−error等被广泛使用，分别从绝对误差平均值、年龄误差分布与综合误差角度衡量模型性能。分类、回归、标签分布与Ranking方法在年龄估计中各有适用场景，混合方法成为主流趋势。结合特征融合、多阶段学习、多任务训练等策略，当前研究主要集中在将不同方法有机整合，以提升模型的准确性和泛化能力。

最新的研究趋势显示，年龄估计领域正朝着融合多种技术手段的方向发展，如CNN、ELM、LSTM、自编码器等，以及特征融合、域适应、多任务学习等方法的应用。这一发展趋势不仅推动了年龄估计技术的演进，也对其他相关领域，如体态估计等，产生了积极影响。

综上所述，年龄估计领域通过不断优化算法设计、数据集选择与评价指标，以及综合运用多种技术手段，取得了显著进步。未来研究有望在融合不同技术、提高模型性能与泛化能力、以及解决实际应用场景中的挑战等方面取得更多突破。

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