多种机器学习方法对人脸图像性别识别的适用性研究

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。