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为了提高偏转人脸转正的效果,借鉴双通道生成对抗网络(TP-GAN)双通道生成的思想,将原始网络中的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)替换成边界均衡生成对抗网络(BEGAN).在传统两者对抗的网络结构中加入判别人脸身份的分类器,形成三者对抗的网络结构.经实验对比可知,与在生成器损失函数中添加约束相比,结构上加入分类器对人脸身份一致性的保持更加有效. TP-GAN存在训练复杂、模式崩溃等难题,使用BEGAN的网络结构,可以避免这些问题,提高训练效率.在Multi-PIE数据集及LFW上的实验结果表明,利