人脸作为重要的生物特征，逐渐成为计算机视觉领域里最为活跃的研究方向之一，三维人脸模型因其包含了更多的信息，为处理人脸信息提供了更加有效的手段。三维人脸重建按照获得深度图的不同主要分为基于三维激光扫描仪的方法和基于二维数字图像的方法。本文针对基于双目立体视觉的三维人脸建模进行研究和实验，主要工作如下:　　 1.在摄像机标定方面，首先搭建双摄像机系统，分析摄像机的几何模型，在此基础上得到几种坐标系的转换关系。其次介绍了摄像机标定的几种方法的基本原理并且分析了几种方法的优点和不足，并对本文中使用的Zhang的标定方法和双目摄像机标定做了详细的介绍和推导。根据Zhang氏标定法分别标定单个相机，计算两个摄像机的空间位置关系，从而得到双目系统的外部参数。　　 2.对于立体图像匹配，主要介绍基于特征的匹配方法以及基于区域相关的方法，并对区域生长的算法进行深入的研究并做出了算法的改进，首先在种子点选择方面，利用特征点初级匹配的结果与瞳孔定位的结果共同作为种子点;其次对于待匹配点邻域内有多个种子点的情况，利用多个种子点的约束减小搜索范围，并采用改进的区域生长方法进行实验，提高了匹配的速度，验证了算法的有效性。　　 3.在人脸表面重建方面，对三维重建的基本原理和方法以及三角剖分的原理进行了深入的探索和研究，并以立体匹配输出的人脸区域的全局视差图为基础，根据深度计算的视差原理得到人脸的三维点云数据，在曲面重建的过程中，采用Delaunay三角剖分的方法得到人脸表面的网格模型，对其添加相应的纹理特征信息，进而得到具有真实感的三维人脸模型。　　 最后，对本文的工作和成果做出总结，并对以后的工作进行了展望。