三维虚拟人建模是计算机视觉、计算机图形学以及虚拟现实等研究领域中一个备受关注的前沿方向，在计算机动画方面具有广阔的应用前景，不仅具有重要的研究意义，而且具有很好的应用价值。基于样本融合的个性化虚拟人生成方法利用多个逼真人体模型，建立人体模型样本库，基于融合算法生成逼真的、个性化的三维虚拟人。该方法一般包括3个主要步骤：1)通过三维扫描仪或者二维照片建立逼真的人体模型，提取模型的骨骼信息并对模型进行驱动；2)选取模板模型对所有模型进行匹配，建立模型样本数据库；3)根据模型参数，生成个性化、逼真的虚拟人模型。对于后两个步骤，研究者们提出了较好的解决方案，而对于逼真模型的语义信息提取以及模型驱动，现有研究仍然存在一些缺陷，主要表现在：三维模型的处理过程与模型的姿态紧密相关，当模型姿态发生变化时，无法得到鲁棒的结果；在模型处理过程中，常常需要大量繁琐的于工标注，大大降低了处理效率。本文针对三维人体建模进行了深入的研究，从人体模型驱动流程的各个环节上探索提高建模质量的关键技术，其中包括末端提取、拓扑结构提取、关节中心估计和模型驱动。本文提出并实现了相关算法，取得的创新性研究成果如下：　　 1)提出了一种个性化三维人体模型末端特征点提取算法　　 针对三维人体模型的特征点提取问题，本文引入了测地距离概念，提出了一种末端特征点自动提取方法，它能够快速有效的完成末端特征点的计算。该方法将测地距离作为模型上各点的度量，逐步求解模型的末端特征点，保证了算法的姿态无关性。本文从理论上证明了算法有效性。同时，实验结果表明，本文算法求解得到的结果平均误差小于5mm，与已有算法相比，时间复杂度由定义算法的0(n3)降低为0(n2)。因此，本文算法具有高效性和实用性。　　 2)提出了个性化三维人体模型拓扑结构提取方法　　 本文提出了一种基于通用Morse函数的拓扑结构提取方法。该方法与理想Morse函数相比，局部的平均相对误差小于3％。而算法复杂度由0(n3)降低为0(n2)，并且能够实现Morse函数的自动计算，无需任何于工标注。　　 本文针对二维人体模型关节中心提取的需求，提出了一种基于单点测地距离函数的拓扑结构提取方法，将Morse函数定义为：各点到头部特征点的测地距离。该方法不仅具有仿射不变性、姿态无关性、计算复杂度低、无需于工标注等特点，而且具有Morse函数等值线与肢体方向垂直、对称性等特点。　　 3)提出了一种个性化模型关节中心估计算法　　 本文提出了一种基于似圆性函数的关节中心估计算法，根据Morse函数计算模型上的函数等值线，并计算等值线与圆的相似度——似圆性，根据似圆性的变化趋势，估计关节中心的位置。　　 相对于传统算法，本文的关节中心估计算法具有以下特性：　　 a、准确性：由于本文采用的似圆性函数能够体现人体轮廓的实际几何意义，因而相对已有算法，本文的算法更加准确。本文算法计算关节中心的平均相对误差为2.0％，比基于截面周长的方法低24.7％，比基于局部曲率特征的方法低3.2％。　　 b、鲁棒性：继承了测地距离的优点，本文的算法与人体模型的姿态、朝向无关，不会因为姿态的微小变化而导致关节中心估计错误。同时，对于不同体型不同性别的模型，算法均能够鲁棒的估计其关节中心。　　 c、自动化：算法完全自动的提取关节中心，无需手工交互。　　 4)提出了一种个性化模型自动驱动算法　　 已有的人体模型驱动方法根据关节中心位置将人体模型划分为多个部位；各个部位分界线附近顶点的运动会受到多个骨骼运动的影响，通过计算这些模型顶点受各个骨骼影响的权重(又称为皮肤变形权重)，实现模型的驱动。这些算法通常采用手工或者姿态相关的算法进行分块和皮肤变形权重计算，常常会导致模型分块错误和皮肤变形权重计算错误，大大降低角色动画的逼真性。　　 针对这些问题，本文提出了一种姿态无关的人体模型驱动方法。采用关节轮廓和附加轮廓进行自动分块，依据测地距离计算皮肤变形权重，实现了自动的、姿态无关的三维人体模型驱动算法，消除了传统算法中的分块错误，解决了皮肤变形权重计算中存在的问题。