在人们的日常生活中，人脸表情是一种重要的交流方式，能够直观明了地表达主人公的喜怒哀乐等思想感情。近年来，随着计算机软硬件技术的迅速发展，将多媒体技术带入了一个全盛的发展时期，同时由于人们对人机交互界面的可视化要求越来越高，使得人脸建模与动画技术在人机交互中发挥着越来越重要的作用。三维人脸表情动画技术的应用领域非常广泛，如游戏娱乐、电影制作、人机交互、广告制作等等，具有重要的应用价值和理论意义。建立具有高度真实感、实时运行、尽可能自动化、自适应的人脸建模与表情动画系统是研究人脸建模与表情动画的最终目标。通过近年来研究人员的不懈努力，三维人脸表情动画技术已经取得了巨大的进步和发展。　　 为了更好地生成具有真实感的三维人脸表情动画，本文研究了基于MPEG-4的三维人脸表情动画技术，主要研究内容如下：　　 (1)基于信息统计的人脸动画参数确定方法本文在总结和研究三维人脸表情动画生成技术的基础上，通过对北京工业大学三维扫描人脸数据库中人脸数据的分析，提出了一种基于三维人脸数据信息统计获取人脸表情动画参数的方法，并通过实验统计数据库中带表情的三维人脸数据信息，得到了人脸分别在六种基本表情状态下的参数值。　　 (2)人脸区域划分和基于特征点的网格变形方法通过对人脸运动情况的分析和讨论，提出了人脸区域划分方法，提高了人脸各个动作的独立性。深入分析了现有的动画变形方法，提出了一种基于特征点的自适应权值的插值方法，能够根据网格的尺度调整插值函数中的权值，避免了边界面片奇异拉伸，实现了网格的平滑变形。并通过实验对数据库中的人脸模型进行六种基本表情的生成，实现了真实感人脸表情的生成，并验证了本文提出的网格变形方法对模型的通用性。　　 (3)表情变化过程中的动态特征模拟通过对人脸表情变化规律的分析，提出了一种基于特征点的人脸动态特征模拟方法，将人脸整体的动态特征分解为各个特征点的动态特征，降低了问题的复杂度。通过模拟真实人脸表情变化过程中的特征点运动规律，刻画了表情变化过程中的动态特征，生成了具有真实感的人脸表情动画序列。