نظراً لخضوع مظهر الوجه لتغيرات داخلية كبيرة تسببها عملية الشيخوخة مع مرور الوقت، فإن التعرف على الوجه المستقل عن العمر (AIFR) يظل تحديًا رئيسيًا في مجتمع التعرف على الوجه. لخفض الاختلاف داخل الفئة الناجم عن الشيخوخة، نقترح في هذا البحث منهجًا جديدًا (وهو شبكات العصبونات المتجانسة المتعامدة، أو OE-CNNs) لتعلم خصائص الوجه العميقة المستقلة عن العمر. بصفة خاصة، نقوم بتقسيم خصائص الوجه العميقة إلى مكونين متعامدين للتعبير عن الخصائص المتعلقة بالعمر والخصائص المتعلقة بالهوية. نتيجة لذلك، يتم استخدام الخصائص المتعلقة بالهوية التي تكون مقاومة للشيخوخة في AIFR. بالإضافة إلى ذلك، من أجل تعزيز قواعد البيانات عبر الأعمار الموجودة ودفع البحث في هذا المجال، قمنا ببناء قاعدة بيانات جديدة وذات نطاق كبير للتعرف على الوجه عبر الأعمار (CAF). أثبتت التجارب الواسعة التي أجريت على ثلاث قواعد بيانات عامة للشيخوخة الوجहية (MORPH Album 2، CACD-VS و FG-NET) فعالية المنهج المقترح وقيمة قاعدة البيانات CAF الجديدة في AIFR. كما أن اختبار خوارزميتنا على واحدة من أكثر قواعد البيانات شعبية للتعرف على الوجه العام (LFW) يظهر أيضًا أدائها الجيد في التعميم على GFR.