随着人工智能与生物识别技术的飞速发展,头部姿态变化所包含的丰富信息在生活中广泛应用于疲劳驾驶、辅助临床诊断、人体行为分析等领域,有巨大的研究价值和应用价值。但实际生活中,诸多不确定因素都将对头部姿态估计的结果造成影响,如光照的明暗变化、夸张的表情动作等。因此,本文主要对头部姿态估计方法开展研究。在论文中,采用了一种基于多特征融合的头部姿态估计方法,主要工作如下:1.对多姿态人脸检测方法开展研究。采用了一种基于Adaboost改进的多姿态人脸检测方法。首先在Adaboost算法基础上,采用一种改进的级联分类器结构用于多姿态人脸检测,以此来提高多姿态下的人脸检测率。然后在其结果上,通过建立肤色模型进行待判人脸的过滤、筛选,从而有效的降低误检率。与同类别的人脸检测方法相比,该方法对多姿态人脸具有更高的检测率。2.对特征提取方法开展研究。针对单一人脸姿态特征用于头部姿态估计造成信息不足的缺点,本文在特征提取阶段采用了多特征融合的方法。其主要思想是:基于梯度直方图特征基础上,提取人脸图像的二阶梯度直方图特征;同时,对人脸图像提取等价局部二值模型特征;最后对提取到的两种特征进行特征融合,从而构建一种新的融合特征用于头部姿态估计。与其他单一特征相比,新的融合特征对人脸图像具有更强的姿态描述与区分能力。3.提出了一种基于改进随机森林的头部姿态估计方法。针对随机森林采用等权投票容易造成随机森林整体性能下降的问题,本文提出了改进的加权投票随机森林算法,将自适应算法运用到每棵决策树上,针对不同决策树拥有不同性能的特点,对每棵决策树在最终姿态估计投票中所占的权重进行更新,从而提高分类准确度。本文根据不同划分方式,将头部姿态估计分为粗估计和细估计两大类。在进行粗估计时,识别准确率为96.98%;在进行细估计时,识别准确率为96.62%。实验结果表明,该方法对两种类别的估计都有较高的识别率,满足实时性的要求。