本项目基于人脸图像进行男性和女性的年龄估计，通过MATLAB编程实现。主要流程包括：
- 数据集准备：收集并预处理大量人脸图像，确保图像清晰且标签准确。
- 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）或HOG特征提取方法来获取人脸的关键特征。
- 年龄预测模型训练：基于提取的特征，使用回归模型（如SVR、决策树回归等）进行训练，优化模型准确度。
- 性别区分：通过分析面部特征，可以将性别信息引入模型，进一步提高预测的准确性。
- 结果评估：通过交叉验证、均方误差（MSE）等指标评估模型性能。
该方法在实际应用中，能有效实现男女年龄估计，且对于不同的面部特征有较好的适应性。