基于深度学习的抗年龄干扰人脸识别_何星辰.pdf

：随着年龄的增长,人脸的形状、纹理等特征会随之发生较大的改变从而造成显著的类内干扰,这使得人脸识别的性能大大降低.为了解决上述问题,本文基于深度卷积神经网络将年龄估计任务和人脸识别任务相结合,提出了一种抗年龄干扰的人脸识别新方法(HE-CNN),首先将卷积块注意力模型(Convolutional Block Attention Module, CBAM)嵌入到残差网络中以学习更具有代表性的面部特征,随后利用线性回归指导年龄估计任务,提取出年龄干扰因子,通过多层感知机将整个面部特征与年龄干扰特征投影到同一线性可分空间,最后从面部稳定的特征中将年龄干扰分离,得到与年龄无关的面部特征,并采用改进后的