Gegeben eine Bildergalerie von Gesichtern vermisster Kinder zeigen state-of-the-art Gesichtserkennungssysteme erhebliche Schwächen bei der Identifizierung eines Kindes (Probe), das erst Jahre später aufgefunden wird. Wir stellen ein Altersfortschrittsmodul vor, das tiefere Gesichtsmerkmale, die von beliebigen kommerziellen Gesichtsvergleichssystemen generiert werden, altersgerecht weiterentwickeln kann. Bei Zeiträumen von mehr als 10 Jahren (das vermisste Kind wird nach mehr als 10 Jahren gefunden) verbessert das vorgeschlagene Modul die Identifizierungsgenauigkeit im geschlossenen Set für FaceNet von 40 % auf 49,56 % und für CosFace von 56,88 % auf 61,25 % auf einem Datensatz bekannter Kinderstars, dem ITWCC. Außerdem übertrifft unsere Methode state-of-the-art Ansätze: Auf dem öffentlichen Altersdatensatz FG-NET erreicht sie eine Rank-1-Identifizierungsrate von 94,91 % auf 95,91 %, und auf CACD-VS von 99,50 % auf 99,58 %. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Alterung von Gesichtsmerkmalen die Fähigkeit zur Identifizierung junger Kinder erheblich stärkt, die mögliche Opfer von Kindesentführungen oder Menschenhandel sein könnten.