随着计算机技术的发展成熟以及数据测量技术的进步，由于人脸的复杂几何外形和大范围的曲率变化，对人脸进行检测和造型的研究已经成为逆向工程中新兴和迅速发展的一个非常典型的领域。根据数据获取方式的不同，可以将人脸的检测和造型方法分为多种类型，目前国内外在这个问题上报道已经很多，但至今未能有满足大多数需求的产品问世。本文将主要研究人脸的检测方法和基于三维测量数据的造型技术。首先，本文研究了人脸的检测方法，作为基于图像进行人脸重建的基础，如何从一张照片中自动的获取所需的各种特征信息是我们所面临的难题之一，完全自动化和广泛适用的面部检测和识别技术至今仍是国际间未解决的科研难题，不同的背景环境，复杂的几何形状以及不同的修饰物都有可能阻碍面部的检测和识别，因此本文针对实际需要，设计出一个利用肤色高斯模型、图像分割和区域归并思想的全自动检测系统，能够在中等复杂的环境背景下，自动的检测出图像中是否包含人脸，并对所检测的结果利用人脸特征做进一步的验证，增强了系统的鲁棒性，提高了检测的准确率；其次，将介绍一种基于条纹分析技术的三维成像及造型系统(3DIMS)，该系统从不同角度对复杂物体采集编码条纹图，再经过一系列的条纹自动分析技术，可以得到和物体表面深度信息成正比的空间相位分布，从而获得反映物体表面信息的深度数据，接着将从不同角度得到的深度数据经过匹配和融合就可以得到对原物体完整的数字表达；但是由此所得的图像数据量庞大，质量也不能满足计算机动画等应用的要求，因此，本文在介绍隐式曲面、网格简化和细分曲面的基础上，将他们引入到对3DIMS输出结果的后处理中去，进一步减小了数据量，提高了人脸图像的可观赏性。