Esta investigación presentó un enfoque basado en matemáticas para la reconstrucción computacional de la nariz humana a través de imágenes con características antropométricas. Los baselines nasales, generados a partir de subunidades estéticas faciales combinadas con los puntos de referencia faciales, fueron reconstruidos utilizando algoritmos de interpolación y búsqueda directa adaptativa de mallas para generar puntos que servirían como soporte para la reconstrucción capa por capa. El enfoque se propone como la base para la reconstrucción nasal en estética o medicina forense en lugar de centrarse en las aplicaciones de procesamiento de imágenes o aprendizaje profundo. Se construyó un modelo matemático para la reconstrucción computacional, y luego los voluntarios fueron sujetos de experimentos de reconstrucción nasal. Las validaciones basadas en los errores de área, que se basan en cuatro muestras y ocho subregiones con diferentes valores dependiendo de las regiones y formas nasales de los voluntarios, se midieron para demostrar los resultados del modelo matemático. Las evaluaciones han demostrado que las narices reconstruidas por computadora se ajustan a las originales en forma y con errores de área mínimos. Este estudio describe una reconstrucción computacional basada en un enfoque matemático directamente a los puntos de referencia antropométricos faciales para reconstruir la forma nasal.