【摘 要】
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人脸年龄合成的目的是在保证身份信息不丢失的情况下将人脸合成到指定的某个年龄,可广泛应用到跨年龄人脸识别、寻找失踪儿童和商业娱乐等任务上。鉴于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）在图像合成中的成功,研究人员普遍采用GAN来解决人脸年龄合成问题。然而大多数基于GAN的人脸年龄方法认为所有人脸区域的年龄变化是相等的,这忽略了不同的人脸区域具有不同年龄变化
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人脸年龄合成的目的是在保证身份信息不丢失的情况下将人脸合成到指定的某个年龄,可广泛应用到跨年龄人脸识别、寻找失踪儿童和商业娱乐等任务上。鉴于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）在图像合成中的成功,研究人员普遍采用GAN来解决人脸年龄合成问题。然而大多数基于GAN的人脸年龄方法认为所有人脸区域的年龄变化是相等的,这忽略了不同的人脸区域具有不同年龄变化模式的事实。其次,条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network,CGAN）会在一程度上丢弃重要的人脸年龄相关信息。这是以CGAN为代表的GAN家族在人脸年龄合成上的性能达到瓶颈期的一项重要因素。针对以上问题,本文对GAN进行优化并提出两种算法:（1）提出了一种基于条件注意力机制归一化层的人脸年龄合成算法,在人脸年龄合成过程中对不同的人脸区域给予不同的年龄变化模式。该算法在归一化层中引入注意力机制使其能够捕获对人脸年龄合成有着贡献的人脸区域。此外,该算法提出贡献感知年龄分类器,可以精确衡量年龄分类过程中人脸向量元素的重要性。（2）提出了一种基于类别注意实例归一化层的人脸年龄合成算法,通过充分利用人脸年龄相关信息提升人脸年龄合成效果。该算法设计了一个新的类别注意实例归一化层中保护年龄相关信息。此外,该算法还构建了一种新的斜率判别器在线性函数的斜率和偏置中引入年龄先验信息。
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