人工智能时代是数据驱动的时代,有了数据就能够获得真实世界的规律并有利于人们更好地做出决策。在图像识别和机器视觉技术领域,如图像、视频这样包含了大量数据的载体也是人工智能时代十分重要的数据来源。不同于普通的表格数据,这些数据的表现形式和处理方法直接决定了人们能从中挖掘出多少有用信息。因此,图像识别技术是人工智能发展领域中十分重要的一部分。头部姿态估计是图像处理和机器视觉中的一大研究热点,其检测过程是非接触性和实时性的,而且能对已有的图像视频数据进行检测分析,具有很高的实用价值。本文所研究的头部姿态估计是处理与分析单目识别技术中摄像机获取的二维图像,并得出头部姿态,其步骤分为人脸检测、人脸对齐、人脸跟踪和姿态计算。人脸检测和人脸对齐用于单幅图像的人脸识别和特征点定位;人脸跟踪用于视频中各帧之间的准确、快速地脸部定位;姿态计算使用迭代算法将二维人脸模型映射到三维人脸模型中。其中,人脸检测消耗大量计算资源,造成视频实时性下降;光照亮度变化,图像噪声影响跟踪的准确性;头部姿态估算流程无法兼顾实时性和准确性。针对以上问题,本文在以下几个方面做出研究:(1)利用基于肤色分割和自适应增强的人脸检测方法与基于级联回归树的人脸对齐技术准确地获取人脸特征点位置,实验测试定位效果的实时性与鲁棒性,并证明该方法流程具有较高的人脸检测精度和较好的人脸对齐效果;(2)针对人脸检测会出现实时性下降和失效的情况,引入多特征融合的自适应粒子滤波跟踪方法,通过多种特征方法的筛选,选用中心对称局部二值模式作为纹理特征,并结合肤色特征,自适应调整各自对跟踪结果的影响比重,使得算法更稳定、更精准;(3)头部姿态求解阶段利用帧间差分法判断两帧之间人脸运动是否超过阈值,未超过阈值的两帧中,前一帧的已优化参数矩阵将成为后一帧的迭代算法初始参数矩阵。实验结果证明,该优化方法不仅稳定了算法精准度,还加强了实时性。