真实感人脸的建模与动画是近年来计算机动画、计算机游戏、计算机视觉以及图像识别领域的研究热点,其原因是视频通信、数字娱乐等产业的应用需求。在对30多年来计算机图形学界在人脸建模与动画方面的研究进展进行综述的基础上,本文对从单张正面人脸照片中建立具有真实感的三维人脸模型的方法进行了研究,并提出了基于拉普拉斯的建模方法。首先,使用普通的摄像头等设备获取人脸的一张正面照片;然后采用主动形状模型(Active Shape Model,ASM)的自动检测算法确定出人脸上77个特征点的位置,这些特征点基于MPEG-4的标准的,其选择原则是:可以从正面照片中获取,并较好地标记人的面部特征(例如眉毛,眼睛,下巴,嘴巴等)。到本文目前的工作为止,其中的65个特征点参与到个性化的人脸建模中;选择一个由FaceGen软件生成的亚洲人平均脸做为本文人脸建模的基础——通用模型,并且在通用模型上标定出与之前对应的65个特征顶点用于网格适配;照片上识别出的特征点通过投影变换到三维空间中,做为即将生成的个性化模型上特征点的x和y值,深度值z则采用通用模型对应点的经验z值;变换得到的3D特征点可以通过拉普拉斯变形算法将通用模型适配到个性化人脸几何模型;特征点标识出的人脸的轮廓位置,从照片中取出人脸部分做为对应部分的纹理,并用脸颊处的平均颜色填充纹理空白,边界部分则使用高斯模糊的方法来达到平缓过渡的效果;最后通过仿射变换计算出个性化人脸模型上每个顶点的纹理坐标,将个性化几何模型进行贴图。本文使用了拉普拉斯变形算法和径向基函数(RBF)插值算法做为模型适配算法。实验结果表明拉普拉斯变形算法能够解决RBF算法出现奇异情况的问题。通过本文提出的建模框架可以快速、全自动的建立一个具有真实感的个性化人脸模型。在文章最后,对本文进行了总结并对做了进一步展望。