摘要
人脸图像老化过程模拟算法研究旨在利用计算机技术模拟人脸随时间推移而产生的老化变化，生成逼真的人脸老化图像。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人脸老化过程模拟算法取得了显著进展，并在娱乐、安防、医疗等领域展现出广泛的应用前景。
本文首先介绍人脸老化过程模拟算法的研究背景及意义，并对国内外研究现状进行综述。
然后，对人脸老化过程模拟算法的相关概念进行解释，包括人脸老化特征、常用数据集和评价指标等。
接着，重点阐述了基于传统方法和基于深度学习的人脸老化过程模拟算法，并对两种方法的优缺点进行分析比较。
最后，总结了人脸老化过程模拟算法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：人脸老化；深度学习；生成对抗网络；图像处理；特征提取
人脸老化是一个复杂的生理过程，受到遗传、环境、生活习惯等多种因素的影响。
人脸老化过程模拟算法旨在通过计算机技术模拟人脸随时间推移而产生的外观变化，生成逼真的人脸老化图像。
为了更好地理解人脸老化过程模拟算法，本节将对一些相关概念进行解释，包括人脸老化特征、常用数据集和评价指标。
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