基于二维图像的三维人脸重建研究在计算机图形学领域中是较为困难的,尤其是要求真实感强的人脸建模就更具挑战性。由于每个人脸的特点不同,所以人脸重建是十分复杂的,但是高精度的三维人脸模型对多个领域的研究及应用都有很大的推动作用。一个有着高真实感的三维人脸重建模型有助于提高人脸识别的准确性,还可以用于在影视领域做出逼真的震撼人心的人物特效。在目前的人脸重建领域,往往更注重人脸模型优化,却很少对表面细节甚至对皮肤的真实感进行研究,导致重建出的三维人脸模型真实感较低,在应用中不能达到很好的效果。本研究在现有人脸重建的基础上,提出了通过优化法线贴图、增添更加真实的模型细节来提高人脸重建的真实感。即通过采用不同光照方向下获取到的一组影像,利用光度立体技术较好地重建物体表面法线贴图。因为同一个光度立体算法对于物体数据集和人脸数据集所生成的法线图效果差别很大,所以本文的主要工作是针对求取高精度人脸法线图的光度立体算法的研究。具体的研究内容如下:（1）人脸数据集的选择。由于当前高精度人脸图像大多使用类似Light Stage的设备获取,对设备要求较高,不利于亲自拍摄人脸图像,同时光度立体算法还需获取到与人脸数据集中图像一一对应的光照方向,所以需要从当前网络上开源的人脸数据库中寻找并选择合适的人脸数据集,为求解法线图提供数据。（2）利用贝叶斯求解方法改进光度立体算法。传统的光度立体算法使用最小二乘的求解方法,该方法默认是线性估计,因此求出的表达式不可能通过每一个数据坐标,有一定局限性。所以本文通过贝叶斯求解方法对算法进行优化,通过设置算法参数或有针对性的损失函数,得到适用于人脸重建的精度较高的法线图。（3）利用主成分分析求解方法改进光度立体算法。针对传统的光度立体算法中最小二乘的求解方法进行改良,将主成分分析法应用到光度立体算法的求解过程中,通过实验选择合适的主成分数量及相关参数,使得最终生成的人脸法线图效果最好。实验结果表明,利用提出的主成分分析求解算法和贝叶斯求解算法对光度立体法求解法线图这一过程进行优化,最终在主观的法线图直接对比和客观的相关度数值对比这两方面均取得了较好的效果。