人脸识别是计算机视觉领域中十分重要的研究方向。人脸特征作为辨识性很高的生物特征,具有非接触式、不易更改、直接等优点,广泛应用于安防、刑侦、电子认证、银行交易等领域中。目前,受限场景下的人脸识别技术发展迅速,在研究和应用上都达到了很好的效果,而随着研究的深入,自然场景下的人脸识别成为了最为广泛且十分重要的需求。受限场景对于采集环境要求较高,自然场景中往往无法满足,其采集的人脸受到多种因素的影响,如表情、遮挡、光线和姿态等,其中多姿态的人脸变化是影响人脸识别算法性能的最直接因素,同一个体不同姿态人脸的类内差异巨大,甚至可能超出不同个体之间的类间差异,这使得算法难以提取辨别能力强的人脸特征。基于此背景,本文旨在研究基于人脸生成的多姿态人脸识别技术,通过人脸的归一化生成,消除人脸姿态差异性的影响,进而提升人脸识别算法的性能。为了解决多姿态人脸识别中存在的问题,本研究提出基于三维人脸重建的人脸归一化生成网络,通过全局人脸和局部结构两个支路学习归一化正脸生成,主要的改进点有:（1）结合三维人脸重建和人脸模型的稠密对齐,通过弱透视投影获得正脸投影图像,为人脸生成任务提供人脸形状与结构先验;并基于三维模型对头部姿态进行估计,结合姿态信息对人脸进行自适应编码;（2）采用生成对抗网络框架,生成器基于全局人脸和局部细节,并结合人脸先验设计人脸合成损失;在整体人脸和五官区域（眼睛、嘴巴、鼻子）采用判别器组,提升合成人脸的纹理细节;使用带梯度惩罚项的WGAN,加速网络收敛,保持学习的稳定性;（3）结合人脸特征监督网络将合成人脸的特征约束到真实人脸特征空间中,提升合成人脸的真实性,保持人脸的身份信息并能够直接应用于人脸识别任务中。在受限场景和自然场景下的人脸生成及识别实验中,本文算法能够适应不同的姿态、光照和人脸属性等因素的影响,生成可视效果良好的归一化正脸,并有效提升人脸识别算法的性能,随后通过一系列模型对比验证验证了本研究中人脸归一化生成网络结构的有效性。最后,我们进一步在教室场景中验证我们的人脸归一化生成算法,我们首先基于教室场景下的人脸数据集开展人脸识别实验,其次对教室场景中的潜在需求进行分析并提出了相应的系统设计。