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人脸年龄检测的matlab例子。在人脸图像的基础上，利用pca，svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁，20-39岁，40-59岁，60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像，共935张；在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点，每张68个标定点。例子很完整，注释详细。

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已知x=0:1:12y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71]y=L/(1+a*exp(-k*x))利用线性回归模型所得到的a和k的估计值和L=3000作为Logistic模型的拟合初值，对Logistic模型做非线性回归。

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