随着限制性条件下人脸识别技术研究的不断深入研究,这项技术也愈加趋向于成熟,且准确率颇高。然而在非限制性条件下,由于光照、表情、遮挡、姿态等外界因素的不可控,会导致人脸识别的性能下降,其中姿态变化由于会带来面部的刚性形变,影响人脸的对称性与完整性,是人脸识别中遇到的首要瓶颈所在。在此背景下,本文针对姿态变化导致的人脸识别准确率下降的问题,研究从单一姿态的人脸图像中生成多姿态人脸图像,并设计了基于注意力机制和残差网络的多姿态人脸生成与识别算法。针对当前多姿态人脸生成面临着人脸合成外观严重失真的挑战,以及由于单一途径的编码器解码器网络所产生的人脸图像可能会保留“不完整”的身份信息。本文设计了一种基于特征融合和姿态融合的方法,并提出了通道注意力机制模块和残差卷积模块。通道注意力机制模块负责将各个通道按照其重要程度进行建模,抑制不重要的通道,提升重要的通道,解决了目前自编码器网络只能处理较小姿态变化的人脸图像,有效提升了大姿态下的人脸生成性能。残差卷积模块以跳层连接的方式实现,使得输入信号得以从低层直接传播到高层,整个网络的传播能够更加流畅,解决了传统生成对抗网络中容易存在的梯度消失和梯度爆炸的问题,学习到人脸面部的隐藏特征、深层特征。本文提出了用于多姿态人脸合成的身份保护表示生成对抗网络（Identity Preserving Representation Generative Adversarial Network,IPR-GAN）。IPR-GAN用一个多任务框架来解决多姿态人脸合成和识别问题,并为下游任务如人脸识别和姿势估计保留姿势不变性的身份特征数据。通过身份保留模块,对人脸的五官特征提取局部特征,而后根据局部特征进一步融合提取全局特征,可以在大姿态旋转时保留和表示身份信息。本文在生成器训练时加入了姿态损失函数和身份特征损失函数,并引入全变分正则化损失函数来避免生成图像的鬼影与残影。上述算法,在Multi-PIE、LFW、CFP数据集上分别对多姿态人脸生成和识别进行了实验和验证,其中在多视角的人脸生成中,可以生成与原图较为相近的人脸面部图像,同时也保留了身份信息,在人脸识别中,与Res Net50和CR-GAN相比,在CFP-FP数据集上准确率分别提高了5.5%和7.2%,论证了模型方法的有效性。