【摘 要】
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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。
【基金项目】
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北京信息科技大学2021年大学生创新创业训练计划项目资助（项目编号：5102110805）；
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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。
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