Un clone de visage 3D sémantique peut être utilisé comme prétraitement dans des applications comme l’analyse des émotions. Toutefois, ces clones doivent avoir la forme du visage bien modélisée tout en gardant la spécificité des individus. Dans notre technique, nous utilisons un capteur RVB-Z pour obtenir la spécificité des individus et un modèle déformable de visage 3D pour marquer la forme du visage. Nous gardons les parties appropriées de données de profondeur appelés Patch. Cette sélection est effectuée en utilisant une erreur de distance et la direction des vecteurs normaux de chaque point. Selon l’emplacement, nous fusionnons soit les données des capteurs soit les données obtenues avec le modèle déformable. Nous comparons notre méthode avec un processus de fitting classique. Les tests qualitatifs montrent que nos résultats sont plus précis qu’une méthode de fitting classique et les tests quantitatifs montrent que notre clone possède à la fois les spécificités de la personne et la forme du visage bien modélisée.