最近几年动态几何数据实时获取得到了快速发展,使得动态几何数据处理逐渐成为计算机图形学与计算机动画领域的重要研究内容。动态几何的参数化表示是动态几何处理的一个核心问题,它为数据的高效存储、直观重用用和快速重构提供技术保障。本文着重研究两类数据的表示,首先是单物体运动系列的稀疏局部化基表示;其次,在此基础上研究多人体完全动态几何的参数化方法。稀疏局部化基能有效捕捉动画网格序列中的运动区域与运动模式。但现有方法处理具有大尺度局部旋转或具有全局旋转的序列时,无法提取出有效地支持语义编辑的局部基。为此,本文提出一种可感知关节运动的局部稀疏分解表示方法。任给一个动画网格序列,先计算每个姿态相对于参考姿态的边长和二面角的变化向量,从而组成一个边长二面角变化量矩阵;然后,利用稀疏局部化分解提取一组局部稀疏基;通过改变局部稀疏基对应的系数进行线性混合达到局部编辑的目的。边长和二面角是刚性运动不变量,因此不会受全局旋转运动的影响;而且在物体的运动过程中,任何一条边的二面角度数都不会超出360°,因此不会产生由于大变形导致的多义性。实验分析表明,本文的关节感知稀疏局部化分解有效地解决了大尺度变形和全局旋转运动问题,并能同时支持局部关节运动和局部非刚性运动(衣服皱褶、肌肉运动、脸部表情)编辑。鉴于人的特殊性,研究人员能够采集到大量不同人的三维姿态、表情与手势等运动。这些数据比单个运动序列多了一个形状变化维度。对这类数据集进行参数化表示,现有工作由于利用了蒙皮技术容易导致关节处变形扭曲,此外同时表达身体姿态、脸部表情和手势运动(我们称之为完全动态几何)则仍然是一个新课题。本文提出一个新的人体完全动态几何参数化模型——PANOMAN,把身体姿态、脸部表情和手势的参数化纳入到统一的框架中。跟已有方法一样,PANOMAN利用不同人体标准姿态的PCA基表示特定的人体形状,进而利用改进的关节运动感知稀疏局部化分解来提取运动局部基。得益于运动基的局部性,可以通过合成已有表情、手势等数据的方式训练该模型,而无需采集完全运动数据,大大简化数据准备工作。本文也研究了基于PANOMAN模型的三维人体动态几何重构框架并设计了通用优化模型。实验表明,PANOMAN模型能有效地表达集成不同类型、不同尺度的运动数据的完全人体动态几何;而且遇到关节扭转和非常规手势时,其重构结果比现有方法产生的几何形状更加自然。