三维建模是计算机视觉和计算机图形学领域中一个基本的问题，人脸借助其特有的普遍性和易用性成为众多先进三维建模算法的实验平台。但是由于人脸的复杂性、易变性，建立逼真的三维人脸模型成为众多研究者挑战的课题。本文将数字图像处理学、模式识别的原理和方法应用到三维人脸模型重建和识别领域，建立了一个基于二维人脸图像的三维人脸重建和识别系统。 本文提出了一套适用于正、侧面两幅二维人脸图像的三维人脸重建和识别算法，并建立了系统原型。对于三维人脸重建算法，本文提出了基于灰度、边缘检测和肤色的正面人脸特征提取算法，结合手工提取的侧面人脸特征获取人脸三维信息。其主要思想是：对正人脸图像进行光照补偿、滤波和锐化等预处理，去除噪声的干扰；然后利用灰度积分投影进行人脸各特征区域的粗定位，把人脸分为几个区域；对各个区域分别利用方差积分投影、边缘检测、肤色检测等技术精确定位人脸图像的各特征点；结合从侧面人脸图像中提取的三维深度信息，校正已有的三维人脸统计模型，获得一个特定的人脸三维模型；利用OpenGL对重建的三维人脸进行可视化仿真。对于三维人脸识别，本文提出了基于几何特征的三维人脸识别算法。利用获得的三维人脸信息，构造三维特征矢量，通过三维特征矢量相似度来鉴别最后的结果。 实验结果表明，在CVL人脸图像库中利用本文所采用的算法，获得了令人满意的效果。