多种机器学习方法对人脸图像性别识别的适用性研究

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摘要：针对人脸图像的性别识别领域，从准确率、计算速度、稳定性等多个角度出发，采用无监督学习、半监督学习、有监督学习等多种机器学习方法进行计算识别。将不同机器学习方法的运行结果进行统计整理，分析各个方法的优缺点。通过参数特征的对比，得出不同应用场景下的机器学习方法适用性结论，为实际应用场景提供具有参考价值的机器学习方法选择方案。（剩余3761字）

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