Das Modellieren von Köpfen ist ein schwieriges Problem in der Computergrafik. Das liegt nicht nur daran, dass der menschliche Kopf ein hoch komplexes Objekt ist. Auch die Leistung des Gehirns, "echte" Menschen von "unechten"  zu unterscheiden, trägt einen großen Anteil dazu bei.

Diese Masterarbeit präsentiert zwei Algorithmen, in denen aus zwei orthogonalen Bildern einer Person mit Hilfe eines Formmodells ein 3D-Kopf der Person rekonstruiert wird. In den Bildern werden manuell Merkmalspunkte extrahiert, die als Zielpunktwolke für bestimmte Vertices des Formmodells dienen. Es wird versucht, das Formmodell an die Zielpunktwolke anzupassen. Dafür wird ein Iterative Closest Point (ICP) Algorithmus verwendet.

Der Algorithmus verwendet keine Texturinformationen. Das unterscheidet ihn von bisherigen Ansätzen. Am Ende wird die Güte der Ergebnisse durch die Ähnlichkeit des Modells zu den Personen auf den Fotos bewertet.