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本论文以实用为目的，分别从建立一个虚拟人脸制作系统所需的三个方面：“建立虚拟人脸模型”，“控制虚拟人脸模型”，“获取驱动人脸模型所需参数”进行了分析研究，采用取特征点临近三角平面法线向量平均值的方法解决了因为节点数量不足而带来的模型粗糙问题，最终得到较为逼真的人脸模型。通过肌肉网格模型中肌肉运动参数的量化处理，仿真出了人脸微妙的表情动作。在肌肉网格模型中，肌肉运动参数控制肌肉运动，进而驱动相关人脸。针对目前三维跟踪方法中需要处理的多台摄像机之间同步和计算复杂度的问题，依据Waters的人脸肌肉模型原理，提出了单视频驱动的方法，只需要从一个正面视频跟踪获取从MPEG4标准中提取的面部特征点的二维位移信息，就可以计算出人脸的肌肉收缩量，进而得到肌肉控制区域内的所有节点的三维位移信息。完成了跟踪数据从二维到三维的转换，驱动虚拟人脸运动，使得方法更易推广使用。对于人脸特征跟踪，将原本用于三维模型重建的KLT算法用于面部人脸特征的跟踪上，在跟踪过程中加入了人脸特征之间的约束关系，一定程度上解决了KLT算法用于人脸特征跟踪时容易出现的跟踪漂移和跟踪丢失的情况。