人脸识别（Face recognition,FR）是一种利用人脸作为生物特征进行身份识别的技术,与指纹、虹膜等生物识别技术相比,人脸识别更加自然,具有更加广阔的应用前景。虽然近年来二维人脸识别研究取得了显著的进展,但其准确性对姿态、光照、表情和遮挡非常敏感。三维人脸识别能够充分利用可靠的人脸面部几何信息来克服上述局限性。三维人脸细节几何信息决定了三维人脸识别精度,获得三维人脸细节几何形状有助于提高三维人脸的识别精度,同时也有利于遮挡、姿态较大等情况下的三维人脸识别精度的提升。由于三维人脸数据量较大,识别速度较慢,在满足识别精度的前提下,如何利用轻量级网络实现三维人脸实时识别。为了解决三维人脸细节重建和基于轻量级网络的三维人脸实时识别的问题,本文对三维人脸重建和识别进行了深入研究,具体的研究内容和成果如下:1)针对传统的Ada Boost算法存在特征数量多计算开销大、权重过拟合、复杂情况下误检率高的问题。根据人脸特征分布曲线的特点,提出了基于特征值中心点双向搜索双阈值改进算法,以人脸特征值中心点为原点双向并行寻找最优阈值点,快速确定区间范围,减小时间开销。为了防止权重过拟合,在分类错误的样本权重更新时,引入人脸样本误差率和非人脸样本误差率适当调整分类错误的样本权重。通过强分类器级联的方式有效减小了复杂背景下的人脸误检率,为人脸重建和识别的人脸准确定位奠定研究基础。2)针对目前三维人脸重建方法在人脸细节、遮挡和大范围姿态重建存在的不足,提出了基于形状和细节一致性的三维人脸重建方法。该方法能够从低维的表情空间中稳健地生成UV置换图,表情空间由特定人脸的细节参数和通用人脸模型参数组成,而回归器经过训练,能够从单张图像中预测出形状、反照率、表情、姿态和光照参数。利用多角度损失函数来应对大范围姿态偏转的人脸重建问题,能够重建出任意姿态的人脸图像。通过对称损失函数,解决了人脸自遮挡问题。最后引入细节一致性损失函数将人脸细节分为静态细节和动态细节,重建了丰富的人脸细节信息,尽可能还原图像中的真实人脸,为后续三维人脸识别奠定基础。3)为了降低人脸重建模型的参数较大对三维人脸识别速度的影响,在轻量级骨干网络Mobile Vi T的基础上改进网络架构,兼顾三维人脸识别速度与精度,提出了3D-Mobile Face三维人脸识别算法。由于事先无法预测人脸的纹理特征和人脸结构特征对人脸分类结果的影响程度,提出了纹理-结构注意力机制,使人脸识别网络自适应地调整纹理与结构的权重,增加有利于识别任务的特征权重,减小其他特征权重。为了提高模型在人脸遮挡情况下的鲁棒性,引入了人脸区域注意力机制,使模型在人脸存在遮挡时增加对可见人脸区域的关注程度,降低对遮挡区域的关注程度。4)在人脸检测、三维人脸重建和三维人脸识别的研究基础上设计了一种基于前后端分离的三维人脸重建与识别系统。系统由Gradio架构搭建,在前端使用Web构建H5可视化界面,后端使用Flask部署三维人脸重建与三维人脸识别模型,并提供API接口给前端调用。通过PC端、手机等移动端的性能测试表明三维人脸重建与识别系统具有跨平台、易使用、交互性好等优点。