Получены оценки устойчивости к флуктуациям и даны постановки различных оптимизационных задач трехмерной реконструкции изображений лиц на основе стереопары при условии хорошей начальной обусловленности фундаментальной матрицы. Доказаны утверждения о том, что 2D- и 3D- моменты, отобранные для решения задач классификации лиц, являются инвариантами к группе аффинных преобразований для математических моделей изображений. Получены оценки устойчивости 2D и 3D-моментов к флуктуациям в виде геометрических искажений исходных изображений и изменений яркостных характеристик. Разработаны и исследованы методы и алгоритмы сопоставления 2D- и 3D- изображений лиц на основе линий положения и высокоточного наведения 3D- модели изображения на 2D- изображение,что предшествует и способствует решению задачи классификации. Показано, что предложенные комплексные методы, опирающиеся на совместное применение инвариантных моментов и классификаторов в виде метрик Махаланобиса или нейронных сетей, позволяют решать практические задачи идентификации реальных изображений лиц, содержащих гримасы и помехи, с достаточно высокой точностью.