面部影响的成像可用于通过成年后的儿童进行心理生理属性，特别是用于监测自闭症谱系障碍等终身疾病。深度卷积神经网络在对成年人的面部表情进行分类方面表现出了令人鼓舞的结果。但是，经过成人基准数据培训的分类器模型由于心理物理发展的差异而不适合学习儿童表情。同样，接受儿童数据训练的模型在成人表达分类中的表现较差。我们建议适应域，以同时对齐成人和儿童表达式在共享潜在空间中的分布，以确保对任何一个领域的稳健分类。此外，在成年子女表达分类中研究了面部图像的年龄变化，但仍无法掌握。我们从多个领域中汲取灵感，并提出深层自适应面部表情，以融合betamix选定的地标特征（面部自我），以进行成人的面部表情分类。在文献中，基于与表达，域和身份因素的相关性，beta分布的混合物首次用于分解和选择面部特征。我们通过两对成人孩子数据集评估面对面的自我。我们提出的面对面的方法在对齐成人和儿童表情的潜在表示方面优于成人孩子转移学习和其他基线适应方法。
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