近年来,随着深度学习技术的发展,计算机视觉领域的各项任务都取得了巨大突破。人脸识别作为计算机视觉领域最重要的方向之一,也得到了极大程度的发展。在实验室理想场景下,基于深度学习的人脸识别模型已经具有较高的准确率,然而在自然场景下,由于人脸分辨率低、人脸姿态不统一等问题,人脸识别模型仍存在缺陷。由此,本文针对自然场景下的人脸识别问题进行研究,重点研究了自然场景下的低分辨率人脸识别问题和侧脸识别问题。本文以迁移学习作为整体的研究方法,将在限定场景下训练好的人脸识别基础模型迁移到自然场景下。主要的工作和创新点为:（1）首先针对人脸识别基础模型的主干网络和损失函数进行优化,构建了基于对偶注意力机制的主干网络,并提出了多任务优化的损失函数。在主干网络的优化上,引入了细粒度识别方法中的对偶注意力模块,构建了基于对偶注意力机制的主干网络。在损失函数的优化上,首先对当前加入角度余量的损失函数进行改进,提出了类别自适应角度余量算法,并与Arc Face结合,提出了类别角度余量自适应的Arc Face损失函数crm-Arc Face,并将crm-Arc Face和Center Loss通过BNNeck模块进行组合,最终构建了多任务优化的损失函数。经实验证明,基于注意力机制、类别自适应角度余量和多任务损失改进后的模型相比基础的Arc Face人脸识别模型有准确率的提升。优化后的人脸识别基础模型为后续在自然场景下的迁移奠定了基础。（2）针对低分辨率场景下的人脸识别问题,采用超分辨率算法与迁移学习相结合的策略,提出了身份特征信息约束的人脸超分辨率算法。该算法以RCAN网络作为人脸超分辨率的主干网络,并在传统像素级的均方误差损失函数基础上,加入了特征向量和特征图损失函数,作为身份特征信息的约束,在提高人脸分辨率的同时,将基础模型所提取的特征迁移给超分网络进行学习,使得超分得到的人脸保留了用于后续识别的身份特征信息。针对身份特征信息约束的人脸超分辨率算法,本文又提出了相应的分阶段训练方法。经实验验证,身份特征信息约束的人脸超分辨率算法对于低分辨率人脸识别的准确率有较大的提升,与目前性能领先的算法在准确率上接近,并在训练成本和部署成本上表现更好。（3）针对侧脸场景下的人脸识别问题,根据迁移学习的思想,提出了基于知识蒸馏的侧脸特征提取算法。该算法采用知识蒸馏的方式,将基础模型提取到的特征迁移给侧脸特征提取网络进行学习。针对学生网络即侧脸特征提取网络的搭建,本文在Res Net网络的基础上加入了人脸角度估计模块,增加人脸角度先验,进一步降低了训练收敛的难度。在蒸馏信息的选择上,基于图算法进行了优化,使得迁移的信息为更具辨别力的人脸特征向量。经实验验证,基于知识蒸馏的侧脸特征提取算法对于侧脸人脸识别的准确率有较大的提升,与目前性能领先的算法相比,在±90?极端姿态侧脸的识别上有更高的准确率,且在算法的推理速度上表现更优。