通过对一系列图像中的目标物体进行线性组合，可以构造一个该类物体的弹性模型。它可以用来匹配一副新图像中的同类物体，该方法对于解决有关视觉方面的基础问题，例如，识别，配准等，已经被证明是非常有效的。 构造一个弹性模型的核心问题是：对一系列目标物体进行点对点的配准，即，使每个目标物体的对应点建立一一对应的关系，同时这也是一个比较复杂和困难的问题。另外一个重要问题是，在构建弹性模型的降维过程中如何保持物体间的线性关系。因此，本文在介绍基于三维形态学模型的三维人脸重建技术中提出了一种简化的自举算法，用于提高配准的精度，同时在建模的过程中采用了Projective LLE（局部线性投影）的方法来减小降维过程中的线性失真。通过在建立三维弹性模型的过程中运用了本文提出的两个算法，经实验证明该算法对于提高配准的精度，减小降维过程中的线性失真都起到了比较大的作用。 本文将基于三维形态学模型技术构造的三维弹性模型应用于三维人脸的重建和识别，经实验证明该方法取得了很好的效果。