三维人脸重建是一项重要而较复杂的工作，往往需要专业设备和技术，要生成个性化、细节丰富的人脸模型则要求更高。随着计算机图形学的发展和计算设备、移动终端的普及，我们希望能够让普通用户也可以使用普通的图像采集器材和计算设备生成个性化的三维人脸模型。为此，我们提出了一个只需极少交互即可从单张正面照片中重建出一个细节丰富的人脸模型的算法框架。该方法结合了计算机视觉和三维网格编辑方面的技术。首先，利用Shape-from-Shading技术在重建高频信息方面的优势从输入图像中得到人脸的高度场，根据高度场得到法向场。然后，将滤掉细节的输入图像使用同样的方法近似出无细节时人脸表面的法向场，得到两个法向场的差。利用已有的个性化人脸建模方法可以得到轮廓大致准确的表面光滑的人脸三维网格模型，我们使用基于Poisson方程的网格编辑方法，将法向场的差施加在该基础网格模型上，最终得到细节丰富的人脸模型。通过本文的方法，可以简便地得到一个包含皱纹等细节的人脸三维网格模型。在文章的最后，我们对本文的工作进行了总结和进一步展望。