本发明请求保护一种基于合作网络的视线估计方法,该方法包括步骤:S1,对人脸图像进行预处理,利用MTCNN算法进行人脸检测与人眼区域定位,并提取人眼特征信息;S2,利用基于空间权重的卷积神经网络估计头部姿态;S3,将双眼和面部图像作为输入搭建合作网络CI‑Net;S4,利用C‑Net网络,通过训练,预测眼睛的一致性;S5,利用预测出的一致性通过交叉注意力模块对I‑Net预测出的不一致性进行指导,从而获取双眼视线方向。通过在公开数据集Eyediap和MPIIGaze上进行验证,结果表明,在面部遮挡和双眼不同外观的情况下,CI‑Net比当前主流的CNN算法具有更低的角误差。