深度学习驱动的跨衰老人脸识别：年龄标签新策略

随着深度学习技术的飞速发展，人脸识别技术已经在众多领域取得了显著的进步，尤其是在商业和安防应用中展现出强大的性能。然而，跨衰老人脸识别（Cross-Age Face Recognition）这一特定挑战依然存在。由于跨衰老涉及到识别同一个人在不同年龄段的相似性，这要求大量的、包含多个年龄段图片的数据库，但实际获取这样的数据库往往极其困难。 论文《人脸年龄标签在跨衰老人脸识别中的使用》由陈家祥和潘力立两位研究者共同探讨，他们基于电子科技大学信息与通信工程学院的研究背景，关注的是如何有效地利用现有的年龄标签来解决跨衰老问题。论文提出了两种创新策略： 1. 年龄嵌入方法：为了消除深度特征中的年龄信息，他们设计了一种将图片年龄标签转化为年龄向量的过程。这个向量被整合到深度特征的流程中，通过级联的方式，使得年龄标签的信息能够间接地指导人脸识别过程，避免因年龄差异带来的误识。 2. 带年龄系数的损失函数：另一种方法是利用年龄标签改进传统的损失函数。论文提出一种新的损失计算方式，通过计算图片的年龄标签并转换为年龄系数，该系数会放大极端年龄图片的损失在总损失中的权重，从而促使模型更加关注年龄变化对识别结果的影响，提升跨年龄识别的准确性。 这些方法旨在克服年龄跨度对人脸识别性能的影响，通过智能利用年龄标签数据，提升算法的鲁棒性和适应性，使跨衰老人脸识别技术朝着更高效、精确的方向发展。论文的研究成果可能对信号与信息处理领域的跨年龄人脸识别技术发展产生积极影响，特别是在科研、安防监控以及生物认证等领域。 这篇论文的关键词包括：信号与信息处理、跨衰老、人脸识别、深度学习以及年龄标签，反映出研究者关注的核心议题和技术路径。此外，它还被归类为G623.58，这表明它是在计算机视觉和人工智能领域内的交叉学科研究。陈家祥作为硕士研究生，其主要研究方向是跨衰老人脸识别，而潘力立作为指导教师，她的研究兴趣则涵盖了计算机视觉、机器学习等多个方面。论文的发表地点是《中国科技论文在线》，说明其研究成果具有一定的学术价值和实用性。