Los casos de niños desaparecidos que no son encontrados son raros, pero siguen ocurriendo. Si el niño no es encontrado inmediatamente, los padres pueden no poder identificar la apariencia del niño porque no han visto a su hijo durante mucho tiempo. Por lo tanto, nuestro propósito es predecir los rostros de los niños cuando crezcan y ayudar a los padres a buscar a los niños desaparecidos. Las pruebas de paternidad de ADN son la manera más precisa de detectar si dos personas tienen una relación sanguínea. Sin embargo, las pruebas de paternidad de ADN para cada niño no identificado serían costosas. Por lo tanto, proponemos el desarrollo del Sistema de Predicción de Rostros para Niños Desaparecidos en una Red de Seguridad de Ciudad Inteligente. Puede predecir los rostros de los niños desaparecidos en su edad actual, y los padres pueden confirmar rápidamente la posibilidad de relaciones sanguíneas con cualquier niño no identificado. La ventaja es que puede eliminar coincidencias incorrectas y reducir la búsqueda a bajo costo. Nuestro sistema combina los métodos StyleGAN2 y FaceNet para lograr la predicción. StyleGAN2 se utiliza para mezclar dos imágenes faciales. FaceNet se utiliza para comparar la similitud de dos imágenes faciales. Los experimentos muestran que la similitud entre los resultados predichos y esperados es más del 75%. Esto significa que el sistema puede predecir bien los rostros de los niños cuando crezcan. Nuestro sistema tiene resultados de comparación de similitud más naturales y más altos que Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE), High Resolution Face Age Editing (HRFAE) e Identity-Preserved Conditional Generative Adversarial Networks (IPCGAN).