制造业是国民经济的支柱产业。制造业发展的一个重要趋势就是不断开发个性化定制产品,以满足快速发展的市场需求。当前,一类与人像有关的个性化定制产品随之产生,正逐渐形成一个潜在的巨大新兴产业。与人像有关的个性化定制产品的关键问题之一是人像三维建模。如何获取逼真的三维人像模型是计算机辅助设计、计算机图形学以及先进制造技术等领域中最具挑战性的问题之一。人像三维建模最直接的方法是利用三维扫描设备获取人像的三维点云,该方法虽然精度较高,但存在设备造价高、建模对象扫描不便、头发对光的反射而难以扫描等问题。目前最主要的手段是利用二维图像重构人像三维模型,已广泛用于人物动画、影视广告、游戏制作等虚拟场景中,所建立的模型主要是一种满足视觉效果的纹理模型。但是这种人像三维模型要应用到个性化定制人像产品开发中,仍存在如下几个难点问题:1)所建立的模型不能直接用于产品加工制造;2)所建立的模型在特征点处有着较高的重构精度,但在非特征区域和特征线处误差较大,模型相似度不能满足产品的开发;3)缺少一种人像产品的顾客满意度评价方法。针对上述问题,本文主要研究如何利用二维图像建立面向加工制造的相似度高的人像三维模型及其在个性化定制人像产品开发中的应用,为形成一种新的产业提供理论方法和技术支持。研究内容主要包括以下几个方面:首先,论述了个性化定制人像产品,建立了面向个性化定制产品的人像三维建模技术体系总体框架,包括建模关键技术和相关支撑技术。然后,对上述建模技术体系中的关键技术展开了研究,包括三维人脸建模、三维皱纹建模、三维个性化发型建模和个性化定制人像产品的顾客满意度评价技术。三维人脸建模方面,提出一种基于通用模型和曲面约束变形的人脸建模方法,包括基于通用模型的个性化人脸宏观变形和基于曲面约束变形的人脸模型优化。其中,基于通用模型的个性化人脸宏观变形包括二维特征点的定义和提取、三维特征点匹配以及通用模型的宏观变形;基于曲面约束变形的人脸模型优化方法包括基于点约束变形的人脸模型优化、基于线约束的非均匀变形的人脸模型优化和基于模板和曲面约束变形的耳朵模型优化。三维皱纹建模方面,提出一种基于形状控制函数和自适应细分的皱纹建模方法。其中,三维皱纹生成时,提出三个形状控制函数,即控制皱纹截面形状的横截面形状控制函数(Cross-section Shape Control Function,CSCF)、控制深度方向变化的深度衰减函数(Depth Attenuation Function,DAF)和控制宽度方向变化的宽度衰减函数(Width Attenuation Function,WAF);并提出一种皱纹影响区域的定义方法和网格自适应细分技术,不仅保证了皱纹建模的效果,而且能提高建模效率。三维个性化发型建模方面,提出一种基于体积和头发簇的个性化发型建模方法。其中,头发体积建模集成了基于点约束变形的体积生成方法、基于点自由变形的头发边缘修正方法、基于等距偏移的头发体积快速生成方法以及基于模板的头发体积生成方法;个性化头发簇建模主要采用了基于线约束的非均匀变形的方法。针对所建立的人像模型,提出一种个性化定制人像产品的顾客满意度评价方法。通过研究个性化定制人像产品的顾客满意度需求分析和评价模式,建立了包括技术性、品位性、经济性、效率性、服务性的顾客满意度评价指标体系和顾客满意度评价模型;该模型把顾客满意度评价分为对虚拟产品的初评和对实际产品的总评,详细介绍了各项指标值的量化方法。最后,将上述方法应用到个性化定制人像产品开发中,给出了三个综合应用案例:全部数控加工的三维人像产品、手工制作与数控加工一体化的真人产品以及个性化真人浮雕产品。案例结果表明,本文方法具有较好的建模效果,能为个性化定制产品开发提供一种理论方法和技术支持。