在新冠疫情防控期间,人脸识别在病毒流调、无接触通行、目标追踪等方面发挥出重要作用,但此类复杂的自然场景伴有诸多干扰因素,阻碍了识别性能的进一步提升。本文将研究在自然场景下如何改善跨姿态人脸识别任务的表现。该问题面临如下挑战:（1）相比于光照、表情等因素,姿态变化更容易引起自遮挡和外观扭曲等问题,使得原本处于人脸中心区域的显著特征有所缺失,进而发生一种现象:相比于类间差异（即不同对象之间的特征差异）,类内差异（即同一对象的不同图像实例之间的差异）却更明显,最终严重影响模型的识别性能。（2）当下,数据集的客观矛盾也制约着传统算法和以数据驱动的深度学习算法的进一步突破,即:（1）正脸与非正脸成对标记（属于同一对象）的配对数据几乎来自受限数据集,并且此类数据集存在多样性（即对象数量）不足、数据体量较小以及姿态变化不够丰富等问题;（2）而公开的非受限数据集恰巧相反,在多样性、数据量、变化因素等方面有着天然优势,但缺乏足量的配对数据;（3）此外,数据集内的姿态分布通常是极度不平衡的,此类数据域的分布特征有碍于泛化能力的提升。本文将直面以上挑战,以循环一致思想为基础,针对人脸正面化任务而改进CycleGAN,在模型框架、网络结构、学习策略以及损失函数等方面作出调整,使得原本不擅长处理较大几何变换的CycleGAN能够用于人脸姿态变换,最终得到一种基于循环一致对抗网络的半监督人脸正面化模型。受限环境和自然场景下的定性和定量结果显示,该方法能够有效提升多姿态人脸识别的性能,概括地,其贡献和创新如下:（1）框架中,改变判别器组与生成器组的独立对抗关系,而构建新的一对多的轮流对抗关系;并重新设计子模块的网络结构,融入姿态估计信号和局部注意力机制;目的是学习姿态变换、提升输出图像质量,并削弱模型训练的不稳定性。（2）在学习方式上,将无监督调整一种更具泛化能力且统一的半监督策略,充分利用了配对和非配对数据的各自优势,使得模型能够适应更广泛的现实场景;且训练集配置更重视较大偏航角和俯仰角同时存在的图像实例,而其他代表性方法几乎只关注偏航角一个维度。（3）为了进一步克服姿态旋转的内在不确定性,原始框架的损失函数不尽适用;因此,集成了像素级、感知层等维度的约束,并设计了一个新的姿态偏移角损失;以此增强非监督分量的循环一致性和姿态一致性。（4）以此模型为核心依赖,实现了一套小型的多姿态人脸识别系统。