顔認識技術においては著しい進展が見られつつあるものの、年齢に依存しない顔認識（AIFR: Age-Invariant Face Recognition）は、実世界における顔認識システムの応用において依然として大きな課題である。AIFRの主な困難は、時間の経過に伴う加齢による顔貌の顕著な個人内変化に起因している点にある。この問題に対処するため、慎重に設計されたCNNモデルを用いて、年齢に依存しない深層顔特徴を学習可能な新しい深層顔認識フレームワークを提案する。筆者らの知る限り、本研究は深層CNNの有効性を示す初めての試みであり、AIFR分野における最先端技術の進展に貢献するものである。提案モデルの有効性を検証するため、MORPH Album2、FGNET、CACD-VSといった複数の公開顔老化データセットを用いた広範な実験を行った。その結果、従来の最先端手法を上回る性能が確認された。さらに、有名なLFWデータセットにおいても、本モデルの優れた汎化性能が実証された。