人脸表情模拟动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一,可以广泛应用于计算机动画行业、游戏行业、远程会议、代理和化身等许多领域,是近几年来国际上的研究热点。本文在广泛阅读国内外现有的关于人脸表情模拟动画技术的文献,比较和借鉴现有成功的人脸表情模拟方法后,研究出自己独特的人脸表情模拟方法。本文使用标准化的参数化模型来描述人脸表情运动特征,并对表情运动参数的组织、提取与驱动等关键技术进行改进和完善,在此基础上开发出相应的人脸表情模拟系统。本文的主要研究工作包括以下几方面:(1)使用改进的Candide-3模型作为标准人脸网格模型。参照MPEG-4人脸标准和人脸表情编码系统(FACS),对Candide-3模型的不足进行完善与修改。(2)基于Cohn-Kanade人脸数据库提取表情运动参数。根据Cohn-Kanade人脸表情库的AU编码描述,记录每个图像序列各关键帧的表情状态,然后通过改进Candide模型匹配进行表情运动参数的提取。(3)合理地组织和设计人脸表情模拟的语义系统,构建人脸表情模拟的脚本引擎系统。调查与研究人脸细微运动与区域运动,表情运动与区域运动之间的联系,构建人脸表情模拟的三层语义系统,然后将表情模拟语义描述符号化、参数化,在此基础上设计与实现文本驱动的人脸表情模拟引擎系统。本文的创新点主要有以下两点:(1)使用基于人脸肌肉模型的人脸动作编码系统(FACS)与传统的基于人脸几何模型的MPEG-4人脸标准相结合的表情模拟方法,不仅简化了表情参数的定义与提取过程,也使得产生的人脸表情更加逼真。(2)构建参数化的人脸表情运动模型。参数化模型建立了高层语义描述(眉毛上扬,上嘴唇张开等)到低层网格控制之间的纽带,且人脸网格的数据量小,便于人脸表情的传输、分解与再现。在各项研究的基础上,应用软件工程的思想,本文最终实现了一个人脸表情模拟动画系统,取得了较理想的效果。