基于身份-年龄共享特征的跨年龄人脸识别方法

作     者：张子康 殷松峰 曹良才 刘成 ZHANG Zikang;YIN Songfeng;CAO Liangcai;LIU Cheng

作者机构：安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601 清华大学合肥公共安全研究院安徽合肥230601 清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室北京100084 

出 版 物：《应用光学》 (Journal of Applied Optics)

年 卷 期：2023年第44卷第3期

页      面：565-570页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0803[工学-光学工程] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：安徽省重点研究与开发计划项目(202004d07020006) 

主　　题：人脸识别 年龄不变 变换 典型相关分析 

摘      要：从人脸特征中剔除年龄相关特征,获得纯粹的身份特征,是实现跨年龄人脸识别的重要手段;然而,主流的身份特征提取方法忽略了对身份-年龄共享特征的处理,导致提取到的身份特征不完整。为此,提出引入身份-年龄共享特征的新方法,将混合人脸特征解耦为纯年龄相关特征、纯身份相关特征以及身份-年龄共享特征,然后将纯身份相关特征和身份-年龄共享特征进行多维耦合,从而得到完整的身份特征,有效提高跨年龄人脸识别的准确率。在人脸老化基准数据集Age-DB30上本文方法的识别准确率达到了97.07%,在LFW数据集上达到了99.73%的识别准确率,证明了所提方法的有效性与先进性。