人脸的计算机模拟长期以来一直是计算机图形学领域一个非常活跃的课题。近年来,以详尽的脸部信息来重建人脸模型取得了许多成果,但其成本昂贵,只能适合一些特殊场合的应用,还有一些方法如单张照片或正侧面照片建模,又对人脸的角度进行了严格的限定,并不能满足实际情况的需要。鉴于此,本文将通过从一段视频中提取两张照片进行三维人脸建模,并在此基础上实现通过人脸进行身份识别。本文首先分析了三维人脸建模的应用前景、发展历史及其现状。接着依据人体测量学、人体解剖学等关于脸部特征的原则定义了脸部特征点。其次从一段人脸视频中利用Nagasaka方法提取出两张人脸图像,估算出人脸旋转角度,利用几何学中关于物体旋转和计算机图形学中立体视觉的知识列出人脸旋转方程,进而求得人脸特征点的三维坐标,再利用Candide-3人脸模型的知识建出人脸网格模型,用改进的Loop细分对粗糙的原始网格模型进行细分,并用纹理映射生成具有真实感的人脸模型。最后我们对用人脸进行身份识别进行了研究。用前面的方法算出人脸的三维坐标与一些正面人脸模板进行比对,定义了误差公式,用这个误差公式来判定一段视频的人脸是否在我们的正面模板中。并取了两段视频进行试验,取得了不错的效果。