近十年来，由于广泛的应用前景，关于人脸识别的研究得到了 广泛的关注．但目前宵一种影响人脸识别技术的因素尚未被研究者所重视，那就是年龄变化．而在适用于年龄变化的人脸识别技术中有一个重要的问题，即年龄估计．本文基于典型相关分析和代价敏感学习提出了两种年龄估计算法，并在此基础上利用集成技术来提高年龄估计的准确性．

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据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。数据的真正价值在于，决策者能够从相关数据中提取洞察与见解，并采取相关行动。人工智能(AI)和机器学习在数据分析中的应用预计将大幅增加。事实上，IDC表示，到2025年，认知系统所触及的分析数据量将增长100倍，高达1.4ZB。