典型文献
多种机器学习方法对人脸图像性别识别的适用性研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
性别识别;机器学习方法;适用性
中图分类号：
作者姓名：
王硕珩;罗凯鸿;赵梓鉴;赵航;刘雪飞
作者机构：
北京信息科技大学计算机学院,北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]王硕珩;罗凯鸿;赵梓鉴;赵航;刘雪飞-.多种机器学习方法对人脸图像性别识别的适用性研究)[J].电脑知识与技术,2022(18):64-66
A类：
B类：
机器学习方法,人脸图像,图像性,性别识别,适用性研究,计算速度,无监督学习,半监督学习,有监督学习,参数特征,方法适用性,方法选择
AB值：
0.282362
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