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跨年龄人脸识别常用方法分析目录TOC\o"1-3"\h\u13033跨年龄人脸识别常用方法分析 [55]中提出使用自动编码器的基于深度学习的生成方法，通过耦合自编码器网络(CAN)和非线性因素分析，实现了年龄的进展和随后的识别，网络的总体流程如图2.6所示。自动编码器网络有一个输入层，一个编码层和一个解码层。自动编码器中的网络经过训练，以学习输入的良好表示。对CAN编码图像进行非线性因子分析，提取年龄和恒等成分。研究了给定一对人脸图像的老化和复原过程。在浅层神经网络的帮助下，通过连接两个独立的自动编码器。编码后的图像在自动编码器的隐藏层。非线性因子分析方法分离出具有阶段不变特征的恒等因子。这些学习到的探头和图库图像的身份编码器参数进一步用于匹配。作为无监督方法，其性能有了很大程度提高。在将卷积神经网络与深度学习应用于跨年龄人脸识别领域之后，识别精度与准确率有了显著提升。在将深度学习与判别法相结合的领域中，研究者普遍使用率将年龄相关特征从人脸整体特征中分离的方法，而在深度学习与生成法相结合的领域中，人脸表示和重构能力也得到了巨大的进步。

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