高精度的人脸三维重建技术在计算机图形学、电影产业、游戏产业、医学、远程会议等领域有着非常广泛的应用前景，近年来逐渐成为了视觉领域的研究热点。现在主流的高精度三维重建技术依然是主动式重建方法，但是昂贵而笨重的扫描设备严重的制约了它的发展前景。新兴的被动重建技术，即基于图像的三维重建技术使用灵活，成本低廉。但是现行的被动式重建算法还不够成熟，精度较低，未能完全推广。本文对基于图像的人脸双目三维重建算法进行了深入的研究，提出了一种基于Daisy算子的双目分层匹配算法。Daisy匹配算子具有高精度和高速度的优势，但是庞大的内存消耗使得它不能够直接应用于高分辨率图像的高精度匹配算法中。本算法在高分辨率的双目稠密匹配过程中对Daisy进行了分层处理，减小了内存消耗；再结合多层次重建技术，得到了一个较好的初始视差图；然后利用改进的视差图优化算法对初始值进行优化，使得最终的点云结果保持了很好的细节精度，同时模型表面更加的光滑；最后利用泊松表面重建算法得到一个高精度人脸三维模型。本算法只需要一组普通光照环境下拍摄的带标定的人脸图像就可以直接重建得到一个高精度的人脸三维模型。相对于其他的人脸三维重建技术，本算法有着高精度和使用灵活、方便的特点，具有一定的实用价值。