主动表观模型(Active Appearance Model,简称AAM)作为人脸特征点定位最主要和有效的方法之一,被大量学者研究并应用到不同人脸系统中。本论文主要研究AAM人脸特征点定位技术并对其在人脸表情动画中的应用进行了探索,提出了一种基于AAM的行为驱动型人脸表情动画系统方案。该系统可实现从人脸图像或视频序列中自动获取人脸面部表情运动信息,进而驱动已有MPEG-4模型来合成人脸表情动画。系统主要可分为三大模块：AAM人脸特征点定位模块、FAP转换模块、MPEG-4模型动画实现模块。本文重点研究前两个模块。AAM人脸特征点定位模块是关键模块,其定位结果直接影响人脸表情动画合成效果。本文首先介绍了AAM人脸特征点定位的基本原理,然后针对传统AAM算法存在的不足进行了一些改进。相比传统AAM算法,改进后的算法在拟合准确率和拟合速度上都有明显的优势,具有更大的实用性。FAP转换模块是必要的接口模块,实现了AAM技术与MPEG-4人脸标准的结合,这样不仅可以提高生成动画的数据压缩比,而且可以扩大应用范围。本文的创新之处在于提出了一种基于AAM的行为驱动型表情动画系统方案,大胆地将AAM人脸特征点定位技术应用于驱动人脸表情动画,并将AAM与MPEG-4人脸标准尤其是FAP参数相结合。目前虽然已有学者将AAM技术与MPEG-4标准相结合用于人脸动画中,但大多将AAM技术定位人脸特征点用于建立对应的MPEG-4特定模型,用于驱动MPEG-4模型的运动数据则采用其它方法获得。