年齢推定の流れは画像の通り．入力画像の年齢を推定したあとに、それより高齢な人と低年齢の人との関係性をNNで予測する(ρ-rank)．ρ-rankは数式的に年齢に変換することが出来る．ここで得られる更新された年齢に対して同様の手順を繰り返すことでより正確な年齢推定を実現している．また，比較画像には学習で使用した画像(真値あり)を使用しているので，正確な年齢との比較で推定できている．

顔年齢推定データ(MORPH Ⅱ，FG-NET,CLAP2015，UTK,CARD，Adience,IMDB-WIKI)や年代推定データ(HCI)においてMAE評価．NN構造は単純なVGG16を使用しているにも関わらず，SOTAを達成．

年齢推定を1枚の画像から推定するのではなく，他画像との比較というタスク置き換えていること．これにより問題が簡易化されて，精度が向上したため．