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龙图腾网恭喜清华大学合肥公共安全研究院申请的专利人脸跨年龄识别方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114863512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210355976.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸跨年龄识别方法、装置及存储介质是由刘成;殷松峰;米文忠;刘澍;李长征设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸跨年龄识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸跨年龄识别方法、装置及存储介质，属于计算机视觉技术领域，包括获取待检测人脸图像；利用基于Transformer模型的混合特征提取网络对人脸图像进行特征提取，获得人脸年龄特征与人脸身份特征的混合特征；利用残差因子分解模块对混合特征进行处理，得到人脸身份特征；将人脸身份特征与人脸特征库中的特征进行比对，获取人脸图像对应的身份信息。本发明通过使用Transformer中的T2T‑ViT模型代替传统的卷积神经网络，减少模型的参数量Params和MACs，降低了模型的复杂度和人脸识别过程中的耗时。

本发明授权人脸跨年龄识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸跨年龄识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测人脸图像； 利用基于Transformer模型的混合特征提取网络对所述人脸图像进行特征提取，获得混合特征，所述混合特征为人脸年龄特征与人脸身份特征的混合特征； 利用残差因子分解模块对所述混合特征进行处理，得到所述人脸身份特征； 将所述人脸身份特征与人脸特征库中的特征进行比对，获取所述人脸图像对应的身份信息； 其中，所述混合特征提取网络，包括：T2T模型和FaceAge模型，所述T2T模型的输入为所述人脸图像、输出与所述FaceAge模型的输入连接，所述FaceAge模型输出的所述混合特征作为所述残差因子分解模块的输入； 其中，所述T2T模型采用T2T-ViT网络模型，所述FaceAge模型采用特征重组模块，所述特征重组模块包括依次连接的第一Linear类、View函数、卷积层、第一激活函数、归一化层、DropOut层、Flatten层、第二Linear类、第二激活函数及L2Norm层，所述第一Linear类的输入与所述T2T模型的输出连接，所述L2Norm层的输出与所述残差因子分解模块的输入连接； 其中在所述获取待检测人脸图像之前，还包括： 对所述人脸年龄特征和所述人脸身份特征进行去相关对抗学习，得到所述人脸年龄特征和所述人脸身份特征的相关性； 根据所述人脸年龄特征与真实年龄标签值之间的损失、所述人脸身份特征与真实身份标签值之间的损失以及所述相关性，计算优化总损失函数作为模型训练损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学合肥公共安全研究院，其通讯地址为：236000 安徽省合肥市经济技术开发区习友路5999号清华大学合肥公共安全研究院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。