谷歌加强了对未成年用户的在线保护，包括安全搜索过滤、限制敏感广告和内容，推出家庭链接更新以帮助家长管理孩子的屏幕时间和联系人，并测试基于机器学习的年龄估计模型，以确保提供适龄体验。

本研究提出了一种可解释的机器学习方法，通过分析牙齿生物特征来估计活体个体的年龄和性别。采用随机森林和极端梯度提升模型显著提高了估计的准确性，推动了牙科法医技术的发展。

本文提出了一种基于图卷积网络（GCN）和多头注意力机制的年龄估计方法，通过深度学习从面部图像中提取特征，显著提高了年龄估计的准确性。采用对比学习和余弦相似度抑制身份特征，验证了在FG-NET和MORPH-II数据集上的有效性。

通过对不同人的面部图像进行对比学习，准确估计年龄，并结合余弦相似度和三元组边距损失突出年龄相关特征。在FG-NET和MORPH-II数据集上取得最先进性能，验证了方法的有效性。