头部三维运动的模拟问题涉及计算机视觉、计算机图形学、图像处理、模式识别和人工智能等学科领域,是一个具有挑战性的跨学科研究课题,它在动画与游戏、智能人机交互、智能监控、视频会议、虚拟现实和增强现实等领域均有着广阔的应用前景。三维运动分析是运动图像处理的重要组成部分,它以图像处理研究成果为基础,主要研究空间中物体的运动情况,目的在于提取场景中运动物体的形状、位置、运动参数等信息。从单目视频中恢复三维信息,是一个病态问题,如何在单个摄像机下较精确地恢复头部的三维运动信息是一个具有挑战性的课题。本文详细论述了基于特征点对齐的头部三维运动模拟算法,改进了算法的移动步长函数,并提出了近似获取头部运动深度信息的两种方法。首先利用从视频图像中提取出的人脸三个特征点,构成2D三角形,然后用已知的模型与视频图像中的三点对应求仿射变换,求得空间中的对应三点位置,构成平行于人脸平面3D三角体,把头部运动视为刚体运动,用此三角体近似模拟实际头部的三维运动。鉴于基于单目视频的三维运动分析中深度信息获取的难点,提出了近似获取头部深度信息的两种方法:一种是直接利用其中两点的距离大小,近似推导头部深度信息;另一种是首先利用摄像机标定算法,求得摄像机的参数,然后根据所得参数,近似推导头部深度信息。以特定的三维道具模拟头部的三维运动,证实了算法的有效性,结果表明改进后的步长,能更加真实的实现头部的三维运动模拟,两种深度获取方法在其相应的应用环境下,能够获得较为准确的深度信息。