النماذج القابلة للتشكل ثلاثية الأبعاد (3DMMs) هي نماذج إحصائية قوية لشكل وملمس الوجه ثلاثي الأبعاد، وهي من بين أفضل الأساليب لإعادة بناء شكل الوجه من صور فردية. مع ظهور أجهزة استشعار جديدة ثلاثية الأبعاد، تم جمع العديد من قواعد البيانات للوجه ثلاثي الأبعاد التي تحتوي على وجوه محايدة وتعابير وجهية. ومع ذلك، يتم التقاط جميع قواعد البيانات هذه في ظروف مراقبة. لذلك، رغم أن بإمكاننا تعلم نماذج إحصائية قوية لشكل الوجه ثلاثي الأبعاد من مثل هذه البيانات، فإن بناء نماذج إحصائية للملمس كافية لإعادة بناء الوجوه الملتقطة في ظروف غير مقيدة ("في البرية") يعد أمرًا صعبًا. في هذا البحث، نقترح أول نموذج قابل للتشكل ثلاثي الأبعاد "في البرية"، حسب علمنا، وذلك بدمج نموذج إحصائي قوي لشكل الوجه يصف الهوية والتعبير مع نموذج ملمس "في البرية". نوضح أن استخدام مثل هذا النموذج "في البرية" للملمس يبسط إجراء التوافق بشكل كبير، حيث لا حاجة لتحسين المعلمات الخاصة بالإنارة. بالإضافة إلى ذلك، نقترح خوارزمية سريعة جديدة لتوافق النموذج القابل للتشكل ثلاثي الأبعاد في الصور العشوائية. وأخيرًا، قدمنا أول قاعدة بيانات للوجه ثلاثي الأبعاد بظروف غير مقيدة نسبيًا وقمنا بتقديم تقييمات كمية بأداء رائد في مجاله. كما تم عرض نتائج إعادة بناء نوعية مكملة على قواعد بيانات الوجوه "في البرية" القياسية. تم إطلاق تنفيذ مفتوح المصدر لتقنيتنا كجزء من مشروع Menpo (مشروع منبو).