随着科学技术和生物识别技术的发展,人脸识别技术广泛应用于生活和工作的各个方面。然而,在实际的人脸识别过程中,经常会受到外界一些因素的干扰而导致人脸识别的识别率降低,如光照、姿态、表情等的变化。姿态的变化作为影响人脸识别算法性能的一个重要因素,也是导致人脸识别的识别率下降的直接因素。因此,在计算机视觉、人工智能、虚拟现实、图像处理、和人机交互等领域,人脸姿态估计已经成为了一个比较热门的话题。主成分分析(PCA)方法是一种解决人脸姿态估计的算法,其能提取人脸图像中的线性特征,构造特征脸空间,实现数据降维,从而进行人脸姿态估计。但PCA只能提取人脸图像中的线性特征,对于人脸图像中的线性不可分的特征无法提取,而姿态变化下分布的人脸图像是高度非线性和复杂的。为了解决这个问题,本文引入核函数,提出一种基于核最大可分性的人脸姿态估计算法,基于CMU PIE和UMIST人脸数据库的实验数据表明该算法在人脸姿态估计方面有较高的性能。为了提取人脸图像中的非线性特征,进一步进行人脸姿态估计,本文的工作主要围绕以下三个方面进行:(1)首先将人脸数据库中某一人脸图像赋值给一个人脸姿态模板,这样做的目的是希望该人脸图像的每一个姿态模板的方差最大。(2)核函数作为描述非线性分布的一个很好的辅助工具,可以使得我们解决人脸图像中的非线性特征提取问题。(3)引入核函数之后,提出一种基于核最大可分性的人脸姿态估计算法。在CMU PIE和UMIST人脸数据库上的实验结果表明,该算法在人脸姿态估计方面有较高的精确率。本文所提出的算法涉及到核子空间的投影,使用的分类器是最近邻分类器。