语音信息和面部表情是交流沟通过程中最重要的两个载体,当出现语音和口型动作不匹配的情况时,会给人很强烈的不真实感。因此,生成带有真实口型的人脸面部动画是计算机视觉领域的重要课题之一。传统的面部捕捉方法要求昂贵的动作捕捉设备且在后期生成动画时需要专业动画师的调整,因此,寻找一种平民化的带有真实口型动作的人脸动画生成方法可以更好地满足普通用户的需求。本文主要提出了通过单目视频相机来捕捉人脸运动参数并结合音频信息生成匹配的口型动画,最终在骨骼蒙皮模型上生成人脸面部动画,从而提高了人脸动画生成效果的真实感。本文的生成方案主要包含以下三个部分:1.获取人脸交互动画参数。本文使用单目视频相机作为采集设备,通过方向梯度直方图（HOG）特征和支持向量机（SVM）算法来构建目标检测器,用来追踪检测视频图像中的人脸区域。然后,在获得到的人脸区域上采用基于集成回归树（ERT）的特征点定位算法获取到人脸特征点的位置信息。最终,基于三维可形变人脸模型（3DMM）根据视频帧图像中的二维信息来实现三维空间中人脸模型的重建,并计算出形状参数和表情参数。2.语音匹配的口型动画生成。本文提出了基于强化学习的演员-评论家模型（Actor-Critic）,第一步将音频信息进行预处理,之后结合快速傅里叶变换（FFT）实现对梅尔频率倒谱系数（MFCC）的提取并将其作为音频信息的特征参数。然后,Actor模型将提取到的声学特征参数和面部形变参数作为输入,同时对下一时刻的形变参数进行预测。最终,Critic网络通过设置奖励函数,应用时间差分算法,使得生成的口型动画更具有真实感。3.多模态数据驱动的人脸动画合成。我们根据得到的人脸刚性运动参数和表情参数提出通过骨骼蒙皮模型来实现人脸面部表情动画的生成,在骨骼蒙皮模型的基础上,通过插入辅助骨骼的方法来优化皮肤网格的形变表现,然后通过特征点匹配的方法来将人脸面部表情动画和口型动画合成,最终生成带有真实口型的人脸面部表情动画。