尽管在人脸识别领域已取得显著进展，但在实际应用中，年龄不变人脸识别（Age-Invariant Face Recognition, AIFR）仍然是一个重大挑战。AIFR的主要困难在于，随着年龄增长，个体面部外观会发生显著的内在变化，导致识别难度增加。为解决这一问题，本文提出了一种新型深度人脸识别框架，通过精心设计的卷积神经网络（CNN）模型，学习具有年龄不变特性的深层人脸特征。据我们所知，这是首次系统性地验证深度卷积神经网络在推动AIFR技术前沿方面的有效性。我们在多个公开的人脸老化数据集（MORPH Album2、FGNET和CACD-VS）上进行了大量实验，结果表明所提模型在性能上显著优于现有先进方法。此外，我们在著名的LFW数据集上进一步验证了该模型出色的泛化能力。