人像卡通是目前流行的一种艺术表现形式,娱乐性强,美观性高,在数字内容产业内具有广泛的应用价值。当前的人像卡通“拼脸”软件大多数是非自动化的,需要人工交互,费时费力。人脸卡通自动生成方法可以减少交互,但是获得的结果经常准确度不高且缺乏美观性,而进一步生成的人脸动画又存在着制作困难、表情不自然等问题。针对以上问题,本文从人脸卡通化和人脸动画生成两个角度入手,聚焦人脸特征到卡通动画自动化生成的一系列相关问题,重点在人像卡通自动生成、动态表情自动生成、实时Avatar动画等方面展开研究工作,提出了若干人像卡通和表情动画相关的创新性技术方法。本文主要的研究成果如下:1.提出了一种数据驱动的人像卡通自动合成方法,该方法依赖于卡通人脸组件素材数据库和大规模人脸数据集的构建和标注,通过提取人脸特征来进行五官组件匹配的方式来合成卡通人像。相比传统的线条风格的人像卡通生成方法而言,本方法生成的结果有着更强的卡通风格而非素描风格,同时也保证了美观性。本方法还有很强的扩展性,可以通过更换卡通组件风格的方式实现多风格的人像卡通自动生成。2.提出了一种2.5D人脸卡通模型的构建方法,并结合人像卡通自动生成技术实现了一个动态表情自动生成系统。该系统建立了一个通用的卡通组件2.5D人脸模型,使用基于贝塞尔参数曲面变形的自由变形方法对卡通组件进行变形,并将变形结果的关键帧与结合FACS定义的一些基本运动单元进行映射,最终实现了参数驱动的2.5D人脸卡通模型。我们通过编辑运动参数序列可以建立一个表情库,使用OpenGL渲染卡通人脸在某一参数序列的每一帧画面,从而实现表情动画。这大大降低了编辑表情动画的成本,同时也有较强的趣味性。3.实现了基于单目普通摄像头的实时2.5D卡通人脸Avatar动画生成系统,该系统通过人脸跟踪来实时获取人脸关键点的位置信息,通过姿态估计和表情估计两个模块来确定卡通模型的控制参数,并用这些控制参数来驱动2.5D卡通模型形成实时动画。实验证明,该系统交互简单方便,可以仅使用二维卡通素材图片生成2.5D的卡通人脸Avatar实时动画,在电影制作、游戏娱乐等领域有广泛的应用价值。