三维人脸重建在人脸识别、影视制作、网络游戏以及医学等方面中的应用越来越广泛,并且随着计算机技术的快速发展,三维人脸重建已经成为当今计算机图形学、计算机视觉以及模式识别领域中的研究热点之一。基于单幅图像的三维人脸重建数据获取简单,只需一幅人脸正面图像,引起了研究者们的广泛关注。本文针对单幅彩色图像和深度图像,在对相关三维人脸重建技术进行了深入研究之后,从人脸参数回归的角度出发,基于随机蕨算法提出了一种重建三维人脸网格的算法。经过实验分析,该算法具有比较好的重建效果。主要研究工作如下:第一,基于张量运算实现了双线性参数化人脸网格模型。通过Face Warehouse三维人脸模型数据库,实现可以根据身份参数和表情参数对三维人脸网格的形状和表情进行调整的的形变模型。第二,通过选择两个三维人脸特征点的投影与深度图上深度值的差来构造二值特征,给出了一种在深度图像上的三维人脸特征描述。第三,基于上述三维人脸特征描述,将随机蕨半朴素贝叶斯分类模型应用于深度图像的特征分类以及人脸参数的回归,利用彩色图像中的人脸标记点对齐人脸网格模型的位置参数,提出了一种基于随机蕨的三维人脸网格重建算法。最后,对本文提出的重建算法进行了实验,验证了本文算法的有效性。