要通过编程来估计一个人的年龄，你可以采用以下几种方法：
使用OpenCV和Dlib库
利用OpenCV进行面部图像的捕捉和预处理。
使用Dlib库中的shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件来提取面部特征点。
结合提取的特征点，应用一些简单的规则或机器学习算法来预测年龄。
使用DeepFace库
DeepFace库提供了简单易用的API来进行人脸识别和属性分析，包括年龄预测。
通过DeepFace.analyze（）函数，可以直接分析人脸图像并获取年龄信息。
使用虹软SDK
可以通过虹软提供的SDK进行人脸检测、预处理，并调用ASFGetAge函数来获取人脸年龄数据。
使用ArcFace2.0
ArcFace2.0是一个基于深度学习的人脸识别和属性分析工具，可以用于性别、年龄等特征的识别。
基于编程语言的日期计算
如果需要更简单的方法，可以通过获取当前日期和出生日期，然后计算两者之间的差值来得到年龄。
在选择合适的方法时，需要考虑精度、实时性、以及是否需要特定的硬件支持（如GPU）。对于需要高精度的应用场景，建议使用经过充分训练和验证的机器学习模型，如DeepFace或ArcFace2.0。对于简单的应用或原型设计，可以使用基于日期计算的快速方法。