在整体上看,不同的人脸有很高的相似性,人脸的五官区域分布大致相同,大小和形状也并没有十分大的差异性。然而,在局部细节上,人脸在不同性别和宗族的个体之间又有很大的区别。从计算机视觉领域出发,人脸是标识不同个体身份的主要方法,而其三维形状因其特性能更好的描述特征信息,可操作性更强,更是研究的热点。将物体拍摄为二维图像时,其三维形状和表面反射性质并不随着拍摄视角、光照条件和背景内其他物体的遮挡方式的改变而变化。这个特性可以简化计算机对图像的分析过程,因为其可以预测在不同拍摄条件下物体形成的图像效果。因此,计算机视觉领域一直致力于直接从图像中提取感兴趣的三维信息,特别是从单张图像中获取。本文就是研究了如何使用图像的灰度信息和人脸参考模型从单张图像中恢复未知人脸的三维形状。由于拍摄人脸图像时,环境光照条件并不能确定,图像可能存在阴影,这会对重建结果造成影响,为此,本文在重建三维形状之前,对输入人脸图像进行光照归一化处理。此后,本文引入了基于单张图像恢复人脸三维模型的一种新的方法,该方法只需要一个简单的人脸三维模型作为参考,利用该模型的形状和反射信息结合输入图像的灰度信息求出输入图像中人脸的三维形状。参考模型的作用主要是提取重建过程中必要的未知信息。在这些信息的辅助下,此算法可估计出输入图像的光照条件,最终将人脸部分的反射模型函数转化成只含有目标表面法向量一个未知数的方程。为了确保算法收敛和重建结果的平滑,此算法还是用了适当的边界条件和规则化约束。实验结果证明本算法能够不受输入图像和参考模型之间的差异影响,克服了三维重建方法的常有问题,高效地得到较为真实的重建结果。图26幅,表0个,参考文献60篇。