近年来,对三维人脸重构和动画的探索持续升温,已成为虚拟现实领域的研究热点。进入21世纪后,伴随着通讯技术、娱乐影视产业的蓬勃发展,计算机人脸重构和动画有着越来越广泛的研究意义,且具备极高的应用价值。研究的难点和重心主要集中在两方面,即如何快速重构具有高真实感的三维模型,以及如何驱动产生带丰富表情的人脸动画。针对上述问题,本文首先从建模、动画、驱动技术三方面对三维人脸动画的发展进行总结,探讨了各种方法的优缺。继而整合一些较为分散的研究点,借助一个中性人脸模型,设计并实现了一个基于单张正面人脸相片的三维人脸重构及驱动动画系统。本文的主要成果体现为以下几方面:1.人脸整体对齐。通过求解特征向量的放射变换矩阵,得到两组特征向量的最小距离差,从而对齐模型特征点和图形特征点。模型特征点为手工选定,图像特征点通过主动形状模型(ASM)算法自动提取。2.局部五官对齐。提出了一种区域网格平滑移动算法,进一步对准重构模型与输入图像中人脸的面部五官细节。3.基准模型网格扩展。利用贝塞尔曲面和贝塞尔曲线,平滑延伸基准中性人脸模型的网格,生成背景板,增加动画真实感。4.生成基本唇形和表情。使用肌肉向量模型,通过配置分布在人脸的多条肌肉,合成基本的16种嘴形和10种人脸表情,为驱动动画提供便利和基础。5.实现语音驱动动画。建立语音字典和文法规则,利用基于隐式马尔可夫模型训练得到的语音识别器转换音频信息为汉字音节。再通过音节和唇形对应表得到语音对应的口型序列。最后,本文展现了整个系统的实现效果,该系统将三维人脸重构与动画相结合,能够快速完成三维建模,并通过语音或文本进行驱动,产生具有较高真实感的动画。