الشبكات العصبية التلافيفية الموجهة بعوامل خفية للتعرف على الوجه المستقل عن العمر

رغم التقدم الكبير المحرز في مجال التعرف على الوجه، يظل التعرف على الوجه المستقل عن العمر (AIFR) تحديًا رئيسيًا في التطبيقات الواقعية لأنظمة التعرف على الوجه. وتنبع الصعوبة الرئيسية في AIFR من حقيقة أن مظهر الوجه يتعرض لتغيرات كبيرة داخل الفرد ناتجة عن عملية الشيخوخة مع مرور الزمن. ولحل هذه المشكلة، نقترح إطارًا جديدًا للتعلم العميق للتعرف على الوجه، يهدف إلى استخلاص ميزات الوجه العميقة المستقلة عن العمر من خلال نموذج CNN مصمم بعناية. وبما نعلم، يُعد هذا أول محاولة تُظهر فعالية الشبكات العصبية العميقة (CNN) في تحسين الحالة الراهنة لتقنية AIFR. تم إجراء تجارب واسعة على عدة مجموعات بيانات شهيرة للشيخوخة الوجهية (MORPH Album2، FGNET، وCACD-VS) لإثبات فعالية النموذج المقترح مقارنةً بالتقنيات المتطورة حاليًا. كما تم التحقق من القدرة العالية على التعميم للنموذج الجديد على مجموعة LFW الشهيرة.