三维人体重建是计算机图形学和3D视觉领域一个非常重要的研究课题,同时也是工程领域一个富有挑战性的研究方向。本文提出了一种基于多视图的鲁棒人体三维重建方法。该方法通过对多段图像序列进行相机跟踪、深度恢复、序列对齐以及基于模板的深度优化过程,得到一个优化的人体三维模型。该方法能够剔除错误的深度信息和排除背景点的干扰。通过结合深度信息,我们的基于RANSAC的分层式自适应迭代求解策略能够保证序列间相似变换求解的有效性。同时,为了解决纹理不丰富区域深度恢复质量差的问题,我们提出用模版约束深度恢复的过程。鉴于此,我们提出了一种新的模型对齐方法,该方法通过对人体模型进行PCA分解得到模型的主方向,按照主方向对齐。为了使得待对齐模型与目标模型有更好的贴合度,我们也引入了模版变形过程。我们在实际的人体模型上证明了本文方法的有效性。实验结果表明,我们的基于多序列特征匹配的三维人体重建方法能够得到平滑的、符合人体尺寸的三维模型。