Praca G.D. Guo i jego współpracowników, według mnie, prawdopodobnie jest jednym z najnowszych i ukierunkowanych badań nad tym problemem automatycznej klasyfikacji wieku. Zobacz here, aby uzyskać pełną listę publikacji.
Aby odpowiedzieć na twoje pierwotne pytanie: z ankiety z 2010 roku "Age Synthesis and Estimation Through Faces: an Survey", szereg technik opartych na danych jest przedstawionych jako rzeczywiście wykonalne z dużych, opatrzonych adnotacjami bazami danych (s. 1968). Jeśli chodzi o rzeczywiste działanie różnych algorytmów szacowania wieku: możliwe są imponujące poziomy klasyfikacji, zgłaszane jako dane o średniej wieku i metodzie skumulowanego wyniku (patrz tabela 1 na stronie 1970) - ze zwykłymi zastrzeżeniami co do wyboru wyboru funkcji, reprezentacji modelu itp.
Sposób wdrożenia algorytmu, który jest obecnie najskuteczniejszy w OpenCV, może okazać się trudny - ale powinien być możliwy!
EDIT: Jeden szybki rzeczą, która przychodzi mi do głowy - w przypadku braku obecnie uznawanej modzie Biologicznej Natchnionych funkcje, można użyć OpenCV wsparcie dla deskryptora Hog (który jest skutecznie inspirowane biologicznie).
Patrz na przykład:
Extracting HoG Features using OpenCV
HOG features visualisation with OpenCV, HOGDescriptor in C++