随着近年来兴起的一项最新摄像技术——深度摄像机，越来越多的学者开始研究深度摄像机的应用。深度摄像机在捕获彩色视频的同时，还能同步输出像素点到摄像机的距离，这张距离图片被称为深度图像。由于其采用红外成像原理，计算时间短，能够实时输出深度图像。不仅如此，深度摄像机还有价格便宜，体积小，操作简单的特性，这些特性是传统扫描设备(例如结构光扫描仪)所不具有的。基于深度摄像机的研究可以分为六类：三维物体重建，增强现实，图像处理，人机交互，机器人导航，以及物体识别。本文专注于三维人体重建，即通过使用深度摄像机扫描人体，快速重建出三维人体模型。三维人体模型广泛应用在多媒体工业，如动漫产业，游戏创作,电影制作等。针对传统三维扫描仪价格昂贵，操作复杂等缺点，本文采用价格低廉的深度摄像机,如微软Kinect,重建三维人体模型。本文提出的三维人体重建算法使用ICP(iterated closest point)确定输入点云与可变模型之间的对应点对，将可变形人体模型拟合扫描点云数据，迭代生成高精度的三维人体模型。实验结果表明,本文提出的方法能够使用Kinect深度摄像机快速重建出高精度的三维人体模型。为了验证本文结果的精度，在本文的最后，测量出三维人体模型的标量(如身高，肩宽，手臂长度等)，将其与人体的真实测量数据作比较。用此方法来评估本文的人体重建结果的精度。本文的主要贡献有：一，本文搭建了一个新的基于深度摄像机的人体扫描硬件设置。在设置中使用了4台Kinect同时扫描人体的前后，这样的硬件设置可以提高扫描数据精度，而且能在短短的数秒内完成人体扫描。二，提出了一个完整的基于深度摄像机的三维人体重建系统，能从扫描得到的数据快速重建出三维人体模型。三，重建出的三维人体模型的精确度高，通过实验比较验证了本文的结果的精度。四，结合可变人体模型完成三维人体重建工作。