据不完全统计,中国每年因为交通事故死亡的人数超过10万人,占全球交通事故死亡人数的五分之一,居全世界之首。随着人工智能的快速发展,利用人工智能算法解决日常任务变得越来越常见。在这样的背景下,使用计算机视觉技术高效准确的判断驾驶员头部姿态,进而反映驾驶员精神状态变得可能。基于此,本文主要研究如何通过单幅图像设计出一种精度高且时效性好的大尺度头部姿态估计算法。在汽车行驶过程中,算法通过检测驾驶员的头部姿态,对驾驶人员的精神状态和神情状态进行估计,目的是能有效的降低因为疲劳驾驶、看手机而造成的车祸发生率。头部姿态估计算法是实现此检测系统的基础和重点。通过查阅大量头部姿态估计算法文献,针对头部姿态估计算法中的不足,本文设计了两种头部姿态估计算法。经过实验证明,本文头部姿态估计算法可以准确、快速的估计出被检测人员的头部姿态。本文算法亦可以用在活体检测、人机交互等相关领域。本文主要完成如下工作:(1)优化人脸检测速度。头部姿态估计算法的实时性和准确性,要求人脸检测算法具有准确、快速的特点。本文在原有人脸检测基础上改进人脸搜索策略,首先通过背景消去建模提取前景区域,在前景区域检测人脸,得到人脸坐标值,利用两帧之间的人脸位置信息,预测人脸位置,有效减少算法搜索面积,优化人脸检测时间。(2)优化人脸跟踪精度。现有的目标跟踪算法存在两个问题:跟踪失效时无法恢复跟踪;发生漂移后无法重复定位目标。针对这两个问题,本文在滤波器跟踪算法KCF和Camshift算法的基础之上,提出了一种能够在跟踪失败时重新跟踪的改进方法。在对视频目标进行跟踪时,该算法调用KCF和Camshift跟踪算法结合背景消去建模,设计“投票”模块。经过实验证明,提出的算法能够有效地抵抗遮挡干扰,尤其是在出现跟丢目标的情况下,能够重新初始化目标的准确位置,提高了跟踪的鲁棒性。(3)提出基于特征点的人脸跟踪算法。检测人脸特征点坐标位置,利用人脸坐标位置设计两帧之间描述人脸位置“关联度”的特征,并利用此特征结合支持向量机分类器,设计出一种基于支持向量机的人脸跟踪算法。此算法可以实现多目标跟踪,此跟踪算法专一性好,鲁棒性高,具有很好的实用性。(4)提出基于SVM的头部姿态估计算法。使用68个人脸特征点坐标位置,设计一种描述头部姿态的人工特征,并对提取的特征进行优化,利用优化后的特征向量结合SVM分类器,训练特征向量后,得到一种头部姿态估计算法。实验结果显示,此头部姿态估计算法具有较高的准确率和实时性。(5)提出基于卷积神经网络的头部姿态估计算法。参数估计是头部姿态估计算法的核心,提出基于卷积神经网络的头部姿态估计算法。对神经网络层数,宽度,深度和全连接层做了细致的分析和调参,设计一种卷积神经网络结构用于头部姿态估计,在自建训练集过程中添加抚摸眼镜,头发等动作,测试时表现出很强的鲁棒性。由实验结果可知,该头部姿态估计算法抗干扰能力强,实时性高。最后,整个头部姿态估计算法经过大量测试,算法准确性、健壮性和实时性均满足要求,可以用在活体检测、汽车辅助驾驶和人机交互等方面。