本書為計算機圖形圖像學(xué)及其應(yīng)用研究專著。內(nèi)容主要圍繞圖像有序性估計問題展開，能夠直接應(yīng)用到年齡估計、人群密度估計、美學(xué)估計、顏值打分、圖像質(zhì)量評估、醫(yī)學(xué)圖像疾病程度評估等問題中。具體講，該書首先從深度學(xué)習(xí)的角度分析了有序性估計問題，特別是基于類別標簽和有序性分值標簽的關(guān)系，提出了兩種基于風險規(guī)則的方法：DTCNN和Risk-CNN；其次，基于模型的泛化性和穩(wěn)定性，該成果提出了兩種網(wǎng)格丟棄的方法；然后為了進一步理解圖像有序性估計，本書提出了一種基于樣本權(quán)重的分類模型，能同時執(zhí)行分類任務(wù)和深度類別激活圖；最終本書基于深度類別激活圖給出了一個應(yīng)用：圖像自動切割。提出的模型不僅能得到有序性評估結(jié)果,也能更深入地理解圖像有序性空間信息。與大模型相比，本書提出的方法的結(jié)果非常有競爭力，與小模型相比，其結(jié)果又是當前最好的，大量的對比實驗驗證了提出的基礎(chǔ)模型的有效性和魯棒性。此外，本書還提出了一種新的年齡估計定義：兩點表示方法，并采用級聯(lián)的方式進行訓(xùn)練。綜上，本書具有較好的應(yīng)用指導(dǎo)性，具有良好的出版價值與推廣價值。