1. 研究目的与意义
三维人脸表情动画是计算机图形学的研究热点和重点。近年来，虚拟角色动
画越来越多的出现在影视制作、视频聊天、网络游戏以及广告制作等领域，使得
虚拟角色动画在生产生活中占有广泛空间。因此，本文提出了一种基于深度图像
2. 研究内容和预期目标
本论文以基于二维人脸图像的三维人脸模型重建优化技术、blendshape技术以及脸部动画技术为主着重引入基于二维人脸图像的三维人脸模型重建技术，使用了被广泛应用在三维模型重建中的基于回归的方法，从二维空间中人脸图片的关键点位置信息的变化来计算出三维人脸网格模型特征点位置信息的调整量，并进一步地将三维人脸模型特征点投影到二维空间中的人脸图像上，通过自定义的特征点拖拽工具不断地减小二维人脸图像特征点位置信息与三维人脸模型特征点映射在二维图像上的位置信息之间的误差，从而迭代优化己重建的三维人脸模型。
其中主要研究二维人脸图像中人脸关键点位置信息与相应的三维人脸模型关键点位置信息之间的复杂映射关系，从而计算出该三维人脸模型的特征点的三维空间位置信息，即重建出该用户的三维人脸模型。
基于这样的理论，并结合传统的重建经验，以及基于二维人脸图片进行三维人脸模型的重建的方法开发相应的实验程序。
3. 国内外研究现状
近年来，许多研究学者提出了实现人脸表情动画的方法，主要包括几何参数控制方法、关键帧插值方法、通过线性组合已有的基本表情、基于物理结构的肌肉模型方法、伪肌肉模型的方法、基于表演驱动以及语音驱动的方法等，但是这些方法与细微的人脸表情相比缺乏一定的真实感。
国外现状：在国外，人脸表情动画率先起步。最早是在1972年，Park首先提出基于关键帧技术的插值算法来实现人脸表情动画，该算法是定义三维模型上的一个顶点，当用户表情或姿态发生变化时，得到变化该顶点的移动情况，并在移动的轨迹中补充其它特征点，形成运动轨迹曲线，通过驱动边和点的运动实现人脸表情动画，在最初，该方法能较好得实现人脸表情动画，但是随之对人脸表情细节要求的增高，顶点数量以数量级的速度增长，使得计算数量巨大，模型复杂度增大，这在当今是无法完全满足需求的。再此基础上他提出了参数化的方法，但是对人脸网格拓扑模型完全参数化需要大量的手工调节，过程复杂而且调节不准确;。卡内基梅隆大学Natasha Kholgade等人将用户的面部结构分层，分为:情绪、眨眼和语言。首先捕获演员的运动数据，输出跟踪结果，将跟踪结果设定为一个模板作为系统的输入，进行分层传输，目标模型接收到三层的数据信息后形成新的表情动画。该方法可以实现人脸表情动画，但是传输过程比较耗时，而且模板制作过程比较复杂。
国内现状：在国内，人脸表情动画起步较晚，但是发展迅速。在1999年，哈尔滨工业大学的晏洁提出了人脸模型个性化的方法和纹理映射的算法，能够在文本驱动下合成一个实时的有表情，有手势动作的三维虚拟动画。2004年，中国科技大学提出一个基于MPEG-4标准的人脸动画系统，该系统可以实现语音动画，即输入一段语音，虚拟人脸模型可以模仿这段语音的口型，但是对于头部的刚性运动及细微表情动画的实现还有一定差距。2012年，浙江大学的万贤美等人提出了一种新的人脸表情合成的算法，该算法是基于拉普拉斯的人脸变形来实现人脸表情动画，通过捕捉人脸的运动的特征点，通过特征点的运动使得网格变形，通过网格变形实现目标模型的表情变化，但是由于该算法需要求解数据量巨大的线性系统，尤其是当特征点的数量很多时，实现就显得尤为困难，不能保证表情动画的实时性。2017年，郭帅磊进行了人脸表情合成的研究，以表情编码系统(FACS)
4. 计划与进度安排
研究计划：
(1)介绍三维人脸模型重建以及脸部动画技术的研究背景、在国民经济中的实用价值与理论意义以及应用领域，分析国内外的研究现状以及相关的文献，介绍主要研究内容概括了本文的组织结构以及相应的内容安排。
(2)介绍人脸重建及脸部动画相关基础。主要介绍了三维人脸重建和脸部动画基础概念知识，进一步介绍了blendshape技术、三维人脸模型重建技术以及脸部动画技术涉及到的相关技术知识，为最终实验程序的开发提供技术支撑保障。
5. 参考文献
[1]陈松,袁训明.动态人脸表情合成的模型特征驱动算法综述[J].计算机与现代化,2019(07):47-54.
[2]姚世明,李维浩,李蔚清,苏智勇.面向虚拟化身的人脸表情模拟技术[J].图学学报,2019,40(03):525-531.
[3]李可. 人脸表情动画研究[D].南京大学,2019.
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