随着人工智能和人机交互技术的普及,基于计算机视觉的头部姿态检测方法也因其便捷、舒适的自然交互体验成为计算机视觉技术的重点研究方向,并且广泛应用在智能监控、疲劳驾驶检测、虚拟现实等领域。传统的头部姿态检测算法在自然环境中容易受到背景噪声、光照变化、局部遮挡等干扰的影响,准确率和实时性都不能达到实际应用的要求。在此背景下,本文对自然环境下的头部姿态检测方法进行研究和改进,采用单目摄像机拍摄头部运动的视频,利用采集到的二维平面图像进行算法分析和处理,得到人体头部在三维世界坐标系的姿态角度。本文提出的头部姿态检测方法主要致力于以下四个方面的研究:1.本文提出一种基于级联卷积神经网络的人脸检测方法,该方法由两个深度卷积神经网络级联组成,两级网络对人脸检测框进行由粗到细的筛选。在训练过程中,利用人脸检测框和人脸标志点之间的内在关联,将人脸检测数据与人脸特征点数据融合在同一个网络中以提高网络的人脸检测精度。实验表明,该方法对自然环境中的光线变化、部分遮挡、头部姿态变化和表情变化具有较好的鲁棒性,具有较高的人脸检测精度。2.针对传统人脸检测方法在识别过程中运算量大、检测速度慢的问题,提出了一种基于检测的视频帧间跟踪方法。通过引入基于高斯核相关滤波器的方法简化运算,提高检测速度。提取图像的局部二值模式特征进行多通道融合以提高人脸特征的表征能力,并通过设置跟踪阈值、在线更新模型的方式保证目标的长时间跟踪而不丢失。3.基于本课题的实际应用背景,通过对主流人脸特征点标记方法的分析与比较,选择精确度高的受约束局部模型算法作为本文人脸对齐的算法。然后采用PnP算法来解算头部姿态角度,并传输给控制模块控制云台转动,实现了基于头部姿态检测的头部随动作业系统。4.采用权威数据集对本文设计的算法进行测试,测试结果表明,本文的头部姿态检测方法具有较高的精度和速度。通过在实际环境中设计合理的实验,由多名测试者进行反复实验,证明了本方法可以稳定地检测头部姿态,具有一定的可行性和适用性。并对目前存在的问题进行了分析,提出了后续工作展望。