基于局部几何保持的人脸图像姿态估计的中期报告本文介绍了一个基于局部几何保持的人脸图像姿态估计方法的中期研究报告。在人脸识别和人机交互等应用中，准确的姿态估计对于提高系统性能和用户体验至关重要。传统的方法通常从像素级别进行分析，缺少对局部几何元素的考虑，导致结果不够准确。本研究提出了一种基于局部几何保持的方法，通过对人脸的局部几何结构进行建模，提高了目标姿态的估计精度。具体而言，我们将面部区域划分为若干个局部区域，并根据区域间的几何关系建立了一个小世界网络结构，把每个局部区域看作网络节点，边的权重表示局部区域之间的几何距离。为了进行姿态估计，我们使用了一个简单的回归器，在训练阶段，回归器利用特征向量和目标姿态之间的映射关系，学习对目标姿态进行预测的规律。在测试阶段，回归器将特征向量作为输入，预测每个局部区域的旋转角度，并将这些预测值组合在一起，形成最终的姿态估计结果。为了验证我们的方法的有效性，我们使用了公共数据集和一些自己收集的数据集进行实验。实验结果表明，我们的方法与传统的方法相比，具有更好的准确性和稳定性。后续的研究工作将进一步拓展我们的方法，并实现更加准确和实用的姿态估计算法。