人脸姿态估计是人类非言语类信息交互的常用手段之一，在人类的日常生活中发挥着重要的作用。从计算机视觉的角度来说，人脸姿态估计就是通过一系列的人脸图像处理过程，提取图像特征，求解脸部朝向问题。可广泛引用于人机交互、人脸识别、辅助驾驶等领域。本文构建了一个基本的人脸姿态估计系统，主要包括人脸检测，人脸跟踪和姿态估计三个主要模块。首先，本文介绍了人脸检测和人脸跟踪的一些基本内容，并重点叙述了本文使用的人脸检测和跟踪算法。然后，本文重点介绍了基于监督局部子空间学习（SL~2）算法的人脸姿态估计方法。我们详细介绍了SL~2算法的基本思想和损失函数，从流形学习的角度出发，将人脸姿态估计问题的训练转化为局部子空间中的均值和基向量的估计问题。与其它人脸姿态估计方法相比，SL~2算法能够取得更高的估计精度并具有良好的稳健性。此外，我们在原始SL~2算法的基础上，提出了一种闭合解算法，大大提高了训练阶段的计算效率。最后，我们对构建的人脸姿态估计系统进行了介绍，主要包括该系统的构建流程，界面展示，功能模块介绍，系统运行情况和分析等。