Die automatisierte 3D-Rekonstruktion von Gesichtern aus Bildern ist herausfordernd, wenn das Bildmaterial aufgrund von Pose, Beleuchtung, Verdeckungen oder Gesichtsausdrücken schwierig ist und die anfänglichen 2D-Featurepositionen ungenau oder unzuverlässig sind. Wir stellen eine Methode vor, die individuelle 3D-Formen aus mehreren Einzelbildern einer Person rekonstruiert, deren Qualität bewertet und anschließend die besten Ergebnisse aller Rekonstruktionen kombiniert. Dies geschieht separat für verschiedene Gesichtsregionen. Der zentrale Bestandteil dieses Algorithmus und der Schwerpunkt unserer Arbeit ist eine Qualitätsmaßzahl, die eine Rekonstruktion bewertet, ohne Informationen über die wahre Form zu benötigen. Wir evaluieren verschiedene Qualitätsmaße, entwickeln eine Methode zur Kombination der Ergebnisse und präsentieren eine vollständige Verarbeitungspipeline für die automatisierte Rekonstruktion.