本发明涉及一种结合YOLO‑MobilenetV3人脸检测的头部姿态估计方法，属于机器视觉图像处理领域。构建人脸和人脸关键特征点检测模块，对原始YOLOV3损失函数进行改进，对包含头部姿态的图像预处理，训练改进的YOLOV3检测模型进行训练，将测试图像输入上述训练好模型中，并结合PnP算法计算欧拉角，估计头部姿态。有益效果是利用MobileNetV3结构代替原始YOLOV3中的darknet53结构实现模型轻量化；采用空间金字塔池化模块提升模型对图像全局语义的获取，更有效地处理目标的空间位置信息，从而提升检测精度；对YOLOV3输出层和损失函数进行改进，使得模型能检测人脸关键点，易于实际应用，可以更加快速准确地对头部姿态进行估计。