随着计算机技术及人工智能的迅猛发展,头部姿态估计在智能驾驶、人机交互等领域的潜在应用价值受到广泛关注。同时,头部姿态估计在人脸识别、活体检测以及表情识别等视觉属性分析任务中起着至关重要的作用。近年来,基于深度学习的头部姿态估计方法在受约束的条件下表现出色,但由于成像条件,如光照和场景变化、部分遮挡以及极端表情等因素的影响,现有方法难以从众多复杂因素的影响中捕捉到对头部姿态估计最为有效的信息,并且在新的自然应用场景中缺乏良好的泛化能力。针对上述难题,本文的主要创新点和贡献如下:1、针对于传统方法难以从众多复杂影响因素中捕捉与头部姿态最相关的信息,提出了一种以组监督方式进行解耦的头部姿态估计方法。具体而言,首先将一组在某一方向上姿态相同的图像对编码到潜在的特征空间内,在此空间对共享姿态的部分特征进行交换重组。接下来,将重组后的特征输入解码器以合成原始图像。基于此,明确地通过编码解码的方式找到了一组面部图像对所共享的姿势相关特征。实验结果表明该方法能够有效解耦出与头部姿态最相关的特征,在主流头部姿态估计数据集BIWI上的平均绝对误差降低了约 9.4%。2、针对无约束条件下跨数据集的头部姿态估计任务,提出了一种域自适应的估计方法。具体而言.该方法设计了一个域判别器用于区分来自合成图像域和真实图像域的特征,同时对特征提取网络进行训练,达到其提取到的特征能够混淆域判别器使其无法鉴别来自不同领域图像特征的目的。最终该模型通过对抗的方式学习到了一个不同数据域之间共享的与头部姿态相关的特征空间。在跨数据集设置下的实验结果表明,该方法有效地减轻了数据集分布差异带来的影响,可有效提升非控制条件下头部姿态估计的性能,在主流评估数据集AFLW2000上的平均绝对误差降低了约3%。3、以所提出的头部姿态估计方法为依托,以易用性为主要原则,设计并实现了一个头部姿态估计原型系统用以进行模型训练、模型测试以及姿态估计。姿态估计模块以二维人脸图像为输入,利用本文所提出的网络模型进行头部姿态估计,以头部的三维空间姿态为输出。本系统可以充分验证本文模型得有效性和实用性,也能够进行简单移植,对其他头部姿态估计模型进行性能评估。