随着虚拟现实技术不断成熟和快速发展,三维虚拟人的应用越来越广泛,涉及虚拟主播、虚拟购物、虚拟培训、3D游戏和3D电影,有着广阔的应用领域和潜在价值。三维虚拟人脸建模和面部动作表情模拟已经越来越受到研究者的重视,也陆续出现了许多先进技术和方法,但通常需要昂贵设备和复杂算法。本文在深入研究人脸建模和表情仿真等关键技术后,实现了基于单幅正面图像非刚性人脸重建,并能根据视频流中的人脸动作进行实时模拟。该系统操作简易,运行效率高,稳定性好,满足人机交互中真实感的需求。本文主要工作包括:1.研究并实现了基于反距离加权插值算法的三维人脸重建。首先,通过对单幅正面人脸图像的特征点检测和反距离加权算法实现了个性化的三维人脸重建。其次,根据人脸模型独有的孔洞特征与模型的几何拓扑关系,使用floyd算法求解模型表面最短路径,以此作为权值进行三维人脸重建计算。最后,根据人脸图像和三维模型计算出纹理坐标,对三维模型进行纹理映射,生成个性化人脸。2.研究并实现了拓扑无关人脸模型的表情迁移,解决了MPEG-4标准在对复杂模型进行设置FAP参数时产生的困难,并对人脸的几种基本表情进行仿真模拟。首先,通过MPEG-4标准进行人脸表情模拟生成。其次,对三维人脸模型进行切割,生成代理模型。最后,以拓扑相同的代理模型作为传递人脸表情参数的中介,实现了拓扑无关的人脸表情迁移算法,在精细的个性化人脸模型上实现了人脸表情模拟。3.设计并实现了三维人脸情感交互系统。通过对人脸跟踪和识别,实现了三维虚拟人脸部表情动作的实时模拟。首先,对视频中每一帧的人脸图像进行姿态识别,通过计算旋转平移矩阵把二维人脸姿态映射到三维空间中。其次,对图像中人脸表情提取全局和局部特征,通过多级支持向量机分类得到人脸表情,并在三维模型中予以实时显示,提高了人机交互的体验感。