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本文利用机器学习新技术来解决人脸识别领域中遇到的若干问题，涉及人脸图像降维、年龄估计和性别分类等三方面。本文取得的创新成果包括：
1．从理论上对两维线性判别分析(2DLDA)进行了分析，推导出2DLDA优于一维线性判别分析(1DLDA)的条件，并进行了实验验证。
2．基于典型相关分析和代价敏感学习技术提出了两种年龄估计的算法，并在此基础上采用集成技术有效地提高了年龄估计的准确性。
3．基于二次学习、关联规则等技术来获得对性别分类有显著影晌的特征，并得到了一些有趣的结论。