本研究では、クラスの順序（ランクや優先順位）を表現する順序グラフを決定し、オブジェクトのインスタンスをそのクラスのいずれかに分類するための「順序学習（order learning）」を提案する。これにより、2つのインスタンス間の関係を「あるインスタンスが他より『大きい』」「『類似している』」「他より『小さい』」の3つのケースのいずれかに分類するためのペアワイズ比較器を設計する。その後、入力インスタンスを参照インスタンスと比較し、比較結果の整合性を最大化することで、入力インスタンスのクラスを信頼性の高い精度で推定する。本手法を用いて顔の年齢推定器を構築した結果、最先端の性能を達成した。さらに、性別や人種グループの情報を用いて順序グラフを互いに交差しないチェーンに分割するか、あるいは教師なしの方法で同様の分割を施すことで、性能がさらに向上することが示された。