随着近些年虚拟现实(Virtual Reality,VR)和增强现实(Augment Reality,AR)技术的发展,基于照片对人脸进行三维重建的需求逐步提高。目前比较实用的人脸三维重建技术主要基于3D Morphable Model(3DMM)方法。但是3DMM模型的采集和制作较为繁琐,同时3DMM模型仅有面部部分模型,无法重建完整的三维人头,因此难以应用到实际工程上。基于3DMM方法的这些不足,本文尝试采用基于手工制作的三维人头模型制作3DMM模型。本论文的制作3DMM模型的方法相对与传统的3DMM模型的制作方法降低了制作模型的难度;采用了通用的三维格式使其可以被主流三维编辑软件二次开发和使用;精简了模型的大小使其可以轻松在移动设备上部署。本文基于制作的3DMM模型实现了完整的三维人头重建框架,包括人脸检测、人脸特征点提取、人脸姿态估计、人脸脸型拟合、人脸纹理提取等算法。实验表明上述实现的算法能够重建出逼真的三维人头,在i7-4790的CPU上平均重建三维人头速度仅为700ms,重建速度较快。传统的人脸重建直接使用照片的人脸部分作为纹理,即可实现脸部的重建。对于人头重建,本论文采用预先制作一张固定的完整人头贴图。设计算法使人头贴图颜色与人脸皮肤颜色适配,并计算最优的仿射变换将照片的中的人脸变换到人头贴图中并实现平滑融合。针对实际的应用场景,本文设计了光照均衡处理人脸照片光照不均衡的情况,改善了在光照不均匀条件下的人头重建效果。本文对三维人头重建的应用进行扩展和优化。在手机上移动端实现了三维人头重建功能。通过对3DMM模型扩展表情模型,使其能够拟合表情参数并实现表情迁移功能;并对表情迁移时的人脸姿态进行优化,减少表情迁移时的人脸抖动问题。在本文的3DMM模型及算法条件下,本文实现了在PC上50帧/秒的表情迁移功能以及在手机端30帧/秒的表情迁移功能。