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年来，计算机视觉技术的不断发展使得我们可以利用各种算法和模型对人类的面部特征进行分析，进而推算出人的年龄。
眼下，在电商、社交网络、游戏等各个领域中，根据人脸识别技术测算年龄已经是一项非常常见的任务。
而测算年龄的算法和模型也越来越先进，主要有传统机器学习和深度学习两种模型。
比如，传统机器学习模型主要是基于人工提取的各种图像特征进行识别，具有计算速度较快、模型算法简单等特点。
而深度学习模型则更擅长提取更加高层次的特征，有效地避免了人工特征提取的过程，具有更高的准确率和鲁棒性。
但是，我们也不能完全将测算年龄的技术简单地看成是一种应用技术，这项技术也有一些潜在的伦理和社会问题。
比如，一些社交网络或者游戏平台利用这项技术进行年龄验证，防止未成年人接触不适宜的内容。
但是这种技术并不总是准确，可能导致一些人无法访问相关内容，甚至被误判成未成年人。
因此，在运用这项技术的时候我们也需要遵循相关法律法规及道德规范，确保相关技术的公正性和有效性。
总之，测算年龄的技术不仅在商业上有广泛的应用，同时也成为了计算机视觉研究领域中重要的研究方向之一。
尽管这项技术的应用体现出了方便、高效等优点，但是我们也需要在运用这项技术的过程中保证合法性和合理性。
如此，在考虑到这些因素的情况下，测算年龄的技术将会在未来得到更加广泛的应用和发展。