人脸年龄检测

人脸年龄检测，也被称为年龄估计，是指通过分析人脸图像或视频中的特征信息，来自动预测或估计一个人的年龄。其目标是为给定的人脸图像或视频帧分配一个与年龄相关的数值或年龄范围。

实现方式

• 基于传统特征的方法：早期的人脸年龄检测常采用传统的手工特征，如局部二值模式（LBP）及其变体，这些方法通过提取人脸图像中的纹理特征来表征人脸的年龄信息。然后结合支持向量机（SVM）等机器学习算法进行年龄的分类或回归预测。

• 基于深度学习的方法：随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于人脸年龄检测。CNN 可以自动学习到人脸图像中的多层次、抽象的特征，能够更有效地捕捉到与年龄相关的面部特征变化。如利用大量标注的人脸图像数据对 CNN 模型进行训练，让模型学习到人脸图像与年龄之间的映射关系，从而实现对未知人脸图像的年龄预测。

运行示例

SSH连接成功后，输入以下指令操作OriginMan：

ros2 launch face_age_detection body_det_face_age_det.launch.py

启动后可以看到如下界面：

此时可以打开浏览器，查看OriginMan背后的IP地址，在页面中输入IP:8000, 例如：http://192.168.127.10:8000/TogetheROS/