计算机辅助颅像重合技术结合了计算机图形学、数字图像处理、科学计算可视化等计算机科学技术和传统的照相重合法，是计算机技术在法医人类学个人识别领域的具体应用，在刑事案件侦查和灾害调查等领域具有很高的应用价值。本文围绕着计算机辅助颅像重合中的几项关键技术，包括颅骨和人像的标志点的标定、估算人脸三维姿态、估算摄影物距、以及颅、像对应轮廓曲线的相似性鉴别等方面进行了研究和探索，主要的工作如下：1．介绍了计算机辅助颅像重合技术及国内外的研究成果，对其中涉及的关键技术进行了分析和总结。2．对目前人脸相关领域的特征定位方法进行了分析，在此基础上提出了一种人脸关键标志点的自动标定方法，该算法结合了广义对称变换和主动形状模型方法并进行了改进，克服了传统方法中计算量大、候选点多等不足，使模型具有一个较准确的初始位置，能够达到较好的定位效果。3．采用计算机和手工相结合的方式进行三维颅骨的特征点定位，并围绕着关键的平面和直线求交点问题进行了研究和改进。针对颅骨模型的体数据形式，设计了一种基于三角形索引的数据组织结构，提高了对网格处理的效率。4．提出了一种基于单幅照片的人脸三维姿态估计算法，通过面部模型建立起人脸三维姿态与人像平面之间的对应关系，再利用空间几何的知识计算出人脸的三维旋转角度。该方法能较准确地估计出人脸的三维姿态，而无需任何辅助信息和先验知识，只利用人像上易于定位的少量特征点便可实现。5．提出了一种人像摄影物距的直接估算方法，它利用人类面貌测量学的统计知识和射影几何的相关理论，来求解人像的原始摄影距离。这种方法简便容易操作，拓宽了最佳摄影物距的应用范围。6．传统方法中轮廓曲线的相似性鉴别需要大量的人工操作，对此提出了一种基于尺度空间的鉴别方法：通过自动搜寻曲线间的对应点对曲线的相似度做出定量的分析。这种方法提高了操作的自动化程度，避免或减少了主观因素的影响。