随着计算机应用技术的发展,虚拟人已经通过各种方式进入人们的视线。真实感三维人脸建模和表情合成方法可以用于虚拟人的合成技术中,实现虚拟人的个性化。尤其是通过用户输入的照片,实现特定三维人脸的定制和表情的生成,可以增加用户的沉浸感。三维人脸的建模和表情合成技术综合了计算机视觉、计算机图形学、模式识别,甚至还有心理学等多学科的交叉知识,而且在电影制作、游戏娱乐和人机交互等多方面有着广阔的应用前景,因此它的研究有着巨大的理论意义和应用价值。由于在许多情况下,我们只能获得单张人脸的正面照片,如何由单张照片恢复具有真实感的三维人脸,并模拟表情的合成是近年来很多研究者的工作目标。本课题研究的就是通过输入的单张正面人脸照,实现特定三维人脸的建模和表情合成的系统。首先,要从输入的照片中进行人脸特征点的提取。我们根据课题所使用的一般三维人脸模型Candide-3模型选取了人脸部的34个特征点进行提取。在进行了人脸定位并对图像做了预处理的工作后,综合利用了脸部结构分布规律、局部投影算法、唇色和肤色的各基色的差异分布、部分区域的连通性等多种算法和特点提取了这些特征点。接着,进行三维人脸的建模。在提取了人脸部的特征点信息后,根据这些信息对Candide-3模型的顶点进行了调整,生成与二维照片形状相似的特定三维人脸模型,再利用从原图像中获取的人脸纹理信息,对特定的三维人脸模型进行了纹理映射,以实现真实感三维人脸的建模。然后,是特定三维人脸模型的表情合成阶段,根据面部动作编码系统,本课题研究了特定三维人脸的表情合成,并能使用户输入预定义的情感词语,控制特定人脸生成相应的表情。最后,使用Visual Studio 2010和OpenGL图形开发库实现了上述功能。