本文以国家自然科学基金项目“凝胶注模成型医用多孔钛及合金植入材料”(基金号50774010)为科研背景，以计算机图像学、图像图形处理、人种等相关知识为理论基础。在理论与实际相结合的前提下，研究并实现了如何在软硬件不做特殊要求、成本低廉的情况下只以一张正面人脸照片为输入，自动提取人脸面部特征信息以及利用与不同人种相应的网格模型来重建较为理想的个性化真实感人脸。本研究主要内容及结果如下：　　 (1)人脸模型及人脸特征点的选取：为了增强人脸的逼真度提出了不同肤色的人种使用不同的复杂人脸模型重建方法，实验结果也显示模型数据与各个特征点信息拟合得更好。然后根据需要选取12个关键特征点。　　 (2)基于肤色的人脸检测：通过大量资料显示，人类肤色都具有聚类性，不管什么颜色的肤色都分布在一定的区域内。因此本文选择了基于肤色的人脸检测方法来检测不同肤色的人脸。首先把人脸肤色二值化为红色和蓝色，然后在肤色建模的基础上分别从纵向和横向扫描人脸，并结合人脸的分布规律，把人脸区域用矩形框标识出来。　　 (3)人脸特征点的自动提取方法：鉴于以往特征点信息获取一般都采用交互式方式，且具有诸多不便。本文提出了全自动的人脸特征点提取方法，首先，使用区域灰度极小检测法检测人眼眼珠中心点并提出基于边缘检测的连通区域法对左右眼角特征点进行了准确定位。其次利用肤色和唇色各颜色分量之间的差异，准确提取了嘴巴区域的特征点信息。最后估计出鼻子所在区域，并利用图像灰度信息提取鼻子特征点信息。　　 (4)真实感三维人脸重构：利用提取的特征点信息，结合真实人脸表面的几何特征，分别对简易网格模型(CANDIDE-3)和复杂人脸模型进行整体和局部调整，形成个性化三维人脸几何模型。然后利用正侧面照片拼接真实的纹理图像，进行纹理映射而生成具有真实感的三维人脸。　　 (5)采用面向对象的设计方法，使用VC++6.0，OpenGL图形开发库和Matlab等工具实现了一个基于二维人脸照片的全自动三维人脸重构系统。通过系统的运行测试，表明上述方法正确有效，重构得到的三维特定人脸效果逼真。