个性化的头部解剖结构数字模型在面部外科手术、头部电磁学和生物力学仿真、人体艺术建模等诸多领域有着重要应用价值。在不方便使用断层扫描影像设备头部影像的情况下,使用面部照片引导个性化头部建模成为一个值得研究的替代解决方案。本研究以课题组开发的可变形中国人群数字解剖图谱为基础,实现三维图谱与二维正面照片的配准,得到对受试者头部及其内部解剖结构的个性化三维建模。本文的主要内容可以分为以下三个部分:（1）基于正面照片的面部区域及特征点检测。本研究对比了三种面部区域检测算法,包括基于哈尔特征和梯度直方图特征的两种传统方法与基于深度学习的方法。通过对比三种方法在准确率和速度上的差异,根据本项目的运行环境需求最终确定了基于方向梯度直方图的方法作为人脸检测算法。在面部区域检测基础上,根据开源数据库的人脸特征点数据,构建研究自定义的11人脸特征点检测算法,得到的人脸特征点误差在4个像素以内,实现了准确、快速的面部特征点自动检测。（2）头部外表面个性化三维建模。根据正面照片中的面部特征点控制头部外表面统计模型的变形,通过迭代算法不断优化头部外表面统计形状模型,实现三维面部特征点的二维投影与照片中特征点的距离最小化,达到三维模型与二维照片的配准。进一步地,将照片中的面部纹理反投影回三维模型表面,得到个性化的面部纹理。实验结果表明,本研究算法不仅可以对受试者实现准确的头部外表面三维形状建模,还实现了面部纹理的真实感贴图,在形状和纹理两方面达到了个性化建模效果。（3）头部完整解剖结构的个性化三维建模。在头部外表面三维模型的基础上,以外表面顶点为控制点引导完整解剖结构的统计形状模型进行变形,通过变形向量插值算法使内部解剖结构与外表面的形态吻合,最终得到内部完整解剖结构（包括脑部、血管、神经、骨骼、肌肉、腺体等）的个性化三维建模。本研究以受试者头部CT扫描影像的专家分割作为金标准评估了皮肤和骨骼的三维建模精度,平均误差在3～4mm之间。本论文的研究为头部完整解剖结构的个性化三维建模提供了一种不依靠断层医学影像的解决方案,对于内部组织建模误差要求大于4mm的医疗和科研应用提供了一种相对简单快速的建模方法。未来的研究将围绕多角度照片建模以及提高内部组织建模精度等方面开展。