基于特征学习的身份一致性跨时面部识别方法及系统

本发明涉及识别图像中的生物特征技术领域。本发明公开了一种基于特征学习的身份一致性跨时面部识别方法，包括：步骤一、构建金丝猴跨时面部数据集；步骤二、构建跨时面部识别模型CE‑NET，跨时面部识别模型CE‑NET包括MR‑NET主干网络，对比学习模块、对抗训练模块和计算模块；步骤三、训练跨时面部识别模型CE‑NET；步骤四、测试跨时面部识别模型CE‑NET；步骤五、应用跨时面部识别模型CE‑NET。本发明采用对比学习与对抗训练联合优化MR‑NET主干网络，解决了金丝猴跨时面部识别中的“类内差异大、类间差异小”问题；通过构造样本对和正样本对，解决了数据稀缺问题。