When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis A Multi-Task Learning Framework

大年龄段是自动面部识别的严重障碍。 尽管已经报告了许多令人鼓舞的结果，但是由于老化过程导致的类内差异很大，它仍然是一个具有挑战性的问题。 在本文中，我们主要侧重于寻找一种具有表现力的年龄不变特征，从而使其对人际差异具有鲁棒性，对不同主体具有歧视性。 为了实现这一目标，我们将原始特征映射到一个新的空间，在该空间中，该特征对于因面部图像老化而引起的噪音和较大的人际变化是很健壮的。 然后，我们进一步将映射的特征编码为年龄不变的表示形式。 经过映射和编码后，我们获得了稳健而有区别的功能，可以实现年龄不变的人脸识别的特定目的。 为了展示我们方法的有效性和通用性，我们在两个知名的公共领域数据库进行了实验，以进行年龄不变的人脸识别：跨年龄名人数据集（CACD，最大的公开可交叉使用年龄face.dataset）和MORPH数据集。 实验表明，我们的方法在这两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的结果。