人脸识别技术是一种基于生理特征的识别技术，它主要是通过计算机采用某些特定的算法对人脸特征进行提取，然后依据这些人脸特征进行身份验证。人脸识别技术有着广泛的应用场合，因为这项技术具有简单的操作、直观的结果和好的隐蔽性等优点。由于三维人脸信息相对二维人脸信息来说可以提供更全面的人脸面部信息，由此三维人脸别可以解决很多在二维人脸识别上无法解决的困难，所以近年来越来越多研究者对三维人脸识别进行了研究。　　本文在研究了计算机视觉相关算法、三维人脸重建方法和三维人脸识别算法的基础上，设计并实现了基于人脸模型重建的三维人脸识别实验系统。本文主要完成的工作如下：　　1、在三维人脸重建方面，本文是基于双目立体视觉原理来进行三维人脸重建的。首先根据张正友标定方法对两台摄像机进行双目立体标定，然后根据标定得到的摄像机参数来进行图像校正，使得左右图像对上对应的特征点在纵坐标方向坐标一致。特征点提取部分采用主动形状模型（Active Shape Models，ASM）算法自动获取的到二维图像上的特征点的位置，再根据视差测距法获得特征点的三维坐标，完成三维信息的恢复，从而得到三维人脸识别所需要的特征点三维信息。　　2、三维人脸识别方面，根据人脸三维几何特征进行了三维人脸识别的实验。首先分析人脸面部的器官的位置关系，提取了六大类几何特征来对人脸进行表征，然后使用融合多特征的识别比对方法使待测人脸与数据库人脸进行比较，最后获得实验结果。　　3、在进行三维人脸识别的融合多特征识别比对时，通过分析现有的加权值确定方法，本文提出基于遗传算法的加权值确定方法。相对于仅仅根据经验和几何特征所占有的比例来设定加权值的方法不同，本文是根据类内距离最小，类间距离最大的准则设定遗传算法的适应度函数，将样本的几何特征进行训练，得到最优加权系数，然后再用这些加权系数来融合几何特征进行三维人脸识别。最后在实验中，分别对两种加权方法进行实验得到实验结果，本文所提出的方法具有一定的优越性。因此说明本文提出的加权方法在提高识别率上有一定作用。