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基于生成对抗网络的跨年龄人脸生成

与验证算法研究

基于生成对抗网络的跨年龄人脸生成与验证算法研究

摘要：跨年龄人脸生成与验证是当前计算机视觉领域的热点研

究方向之一。传统的人脸生成与验证算法只能处理同龄人脸数

据，而跨年龄数据的多样性和挑战性给算法的研究带来了新的

挑战。本文基于生成对抗网络，针对跨年龄人脸生成与验证问

题提出了一种新的算法。该算法通过从不同年龄段的人脸样本

中提取共性特征，学习生成可靠的人脸表示，实现了跨年龄人

脸的生成。在验证方面，该算法通过对输入人脸的年龄进行预

测，将其与输入年龄进行对比，从而实现了跨年龄人脸验证的

目的。实验结果表明，该算法在准确率和泛化能力方面均优于

现有算法，具有广泛的应用前景。

关键词：跨年龄人脸；生成对抗网络；特征学习；年龄预测；

人脸验证

1.引言

人脸识别和验证一直是计算机视觉领域的热点研究方向之一。

传统的人脸识别和验证算法主要基于同龄人脸数据，难以应对

跨年龄人脸数据的挑战。跨年龄人脸数据的多样性和挑战性给

算法的研究带来了新的挑战。跨年龄人脸生成和验证算法可以

在实际应用场景中发挥重要作用，如老龄化社会中的人脸验证、

幼儿人脸识别等。

生成对抗网络（GAN）是一种近年来出现的神经网络模型，其

可以生成与真实数据相似的图像或其他类型数据，其中一个网

络（生成器）试图生成与真实数据类似的数据，另一个网络

（判别器）则试图将生成器生成的数据与真实数据相区分。

GAN被广泛应用于图像生成、人脸识别、自然语言处理等领域，

并取得了卓越的成果。

本文基于生成对抗网络，提出了一种新的跨年龄人脸生成与验

证算法。该算法通过从不同年龄段的人脸样本中提取共性特征，

学习生成可靠的人脸表示，实现了跨年龄人脸的生成。在验证

方面，该算法通过对输入人脸的年龄进行预测，将其与输入年

龄进行对比，从而实现了跨年龄人脸验证的目的。

2.相关工作

跨年龄人脸生成和验证是当前计算机视觉领域的热点研究方向

之一。本节对跨年龄人脸生成和验证的相关工作进行综述。

2.1跨年龄人脸生成

传统的人脸生成算法只能生成同龄人脸数据，难以应对跨年龄

数据的挑战。针对这一问题，已有学者提出了一些跨年龄人脸

生成算法。

Liu等人提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的跨年龄

人脸生成算法。该算法通过将年龄作为条件输入，生成相应的

人脸图像。该算法表现出良好的生成能力，但仍存在一些难以

处理的跨年龄生成问题。

Yang等人提出了一种基于属性条件GAN的跨年龄人脸生成算

法。该算法通过将性别、年龄等属性作为条件输入，生成相应

的人脸图像。该算法可以生成多种不同年龄段的人脸数据，但

存在一些不可控的生成问题。

2.2跨年龄人脸验证

跨年龄人脸验证旨在验证不同年龄段的人脸数据是否属于同一

人。已有学者对跨年龄人脸验证进行了一些研究。

Chen等人提出了一种基于时间变化卷积神经网络（TCNN）的

跨年龄人脸验证算法。该算法通过从连续时间点的人脸图像中

提取特征，实现跨年龄人脸验证。该算法可以在真实场景中实

现跨年龄人脸验证，但存在一些特征冗余和噪声问题。

Zhou等人提出了一种基于去噪自编码器（DAAE）和卷积神经

网络的跨年龄人脸验证算法。该算法通过去除人脸图像中的噪

声和冗余信息，提取人脸图像的重要信息，实现跨年龄人脸验

证。该算法可以取得较好的结果，但存在一些对生成对抗网络

不可避免的技术难点。

3.方法

本文提出的跨年龄人脸生成与验证算法基于生成对抗网络。具

体而言，该算法分为人脸生成和验证两个阶段。

3.1人脸生成

在人脸生成阶段，本算法通过从不同年龄段的人脸样本中提取

共性特征，学习生成可靠的人脸表示，实现跨年龄人脸的生成。

具体而言，该算法使用生成器和判别器两个网络。生成器网络

接收随机噪声和输入年龄条件，生成年龄对应的人脸图像。判

别器网络接收真实人脸图像和生成器生成的虚假人脸图像，将

其区分出真实性。

3.2人脸验证

在人脸验证阶段，本算法通过对输入人脸的年龄进行预测，将

其与输入年龄进行对比，从而实现跨年龄人脸验证的目的。

具体而言，该算法使用已训练好的分类器对输入人脸图像进行

年龄预测。分类器使用卷积神经网络提取人脸图像的特征，将

其分类为不同的年龄段。预测结果与输入年龄进行对比，决定

是否为同一人脸。

4.实验结果与分析

本文使用LFW和MORPH2等数据集进行实验，评估了所提出算

法的生成和验证性能。实验结果表明，本算法比现有算法在准

确率和泛化能力方面都有所提升。