头部姿态估计是指利用机器视觉和模式识别技术对输入的静态图像或者视频中连续的帧图像进行分析,进而预测人的头部在三维空间中的位置及姿态参量,是计算机视觉领域研究的热点课题之一。其中姿态参量指的是图像中人的头部在三维空间中的三个旋转角度,分别为偏航角（yaw）、俯仰角（pitch）和平面内旋角（roll）。头部是人类重要器官之一,能够表达人的注意力方向和行为信息,因此头部姿态估计对人类行为研究和分析具有重要意义,在人类的日常生活和工作中具有广泛的应用前景。本文首先研究了近年来头部姿态估计相关的方法,发现越来越多的人选择通过采取更有效的卷积神经网络、不断优化模型损失函数和利用更有效的数据增强方法等方式来提升头部姿态估计的预测性能。但预测性能会受到人脸区域参数设置、数据集规模和图片中光照、遮挡等因素的影响。针对以上问题,本文提出了一种基于模型融合的头部姿态估计方法。本文的研究内容和创新点如下:（1）人脸区域尺寸聚类。通常头部姿态估计研究方法中采取设置固定的尺寸和比例来模拟人脸区域的尺寸与比例。本文采取K均值聚类的方法对训练样本中人脸区域的尺寸进行聚类,得到9组聚类结果,然后将得到的9组聚类结果作为模型参数来模拟人脸区域的尺寸和比例。本文采取的方式能够更好的模拟不同姿态情况下人脸区域的真实情况,可以加速模型收敛过程。（2）数据集扩充。为了使模型在数据样本量较少的数据集中能够进行充分的训练,在原有数据的基础上,采取随机改变图像亮度和对比度、随机裁剪和随机缩放等方法对数据集中的样本进行数据增强,将样本数量变为原来的两倍。此外,采取交叉验证的方式进行实验,以多次测试结果的平均值作为交叉验证的最终预测结果,能够充分利用数据集中的样本,并在一定程度上减小过拟合。（3）模型融合研究。通常的头部姿态估计方法为先进行人脸检测再进行头部姿态估计两阶段模型,此类方法的各阶段过程之间存在耦合程度高、误差累积严重的问题。针对以上问题本文提出了一种基于模型融合的头部姿态估计方法。首先,利用主干网络对输入图片进行特征提取,输出三种不同尺度的特征图;然后,利用检测网络对主干网络输出的三种尺度的特征图进行人脸区域检测和头部姿态估计并输出人脸区域和头部姿态的预测结果。其中,在检测网络中实现了对于不同尺度特征图的融合,使得融合后的特征图既包含高层特征图中丰富的语义信息,又具备低层特征图中能够进行高精度检测的特点。（4）模型验证。为了验证本文方法的有效性,在CAS-PEAL-R1的姿态子集和Pointing’04这两个开源数据集上进行实验,在CAS-PEAL-R1的姿态子集中取得99.23%的预测准确率。此外,还对视频中的图像进行人脸区域检测和头部姿态估计。实验结果表明,在头部姿态估计问题中,本文方法优于目前其他的一些主流方法,在头部姿态预测结果的准确性上有了较大提升,并且对于从真实环境中获取的图像能够进行准确的预测,验证了本文方法的实用性和鲁棒性。