数据驱动的卷烟包装盒色差分析方法涉及图像处理技术领域，解决了卷烟包装印刷品色差分析不足和卷烟包装印刷品色差图谱样本量少、像素规模大的技术问题。本发明通过Style‑GAN采用逐像素递进的训练方式，在改善生成图谱细节信息的同时，还能够生成大像素规模的感知图谱。针对卷烟包装印刷品色差图谱样本量少的问题，采用Style‑GAN可以实现感知图谱的有效扩充，进而为卷烟包装印刷品色差稳健检测提供足够的样本数据。另外，根据卷烟包装印刷品色差图谱具有的信息量复杂、高度混叠、相关性强和可分性弱等特点，采用深度神经网络可以有效挖掘卷烟包装印刷品色差图谱的综合特征，进而提升卷烟包装印刷品色差检测精度和稳健性。