三维建模是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个基本问题,人脸借助其特有的普遍性和易用性成为众多先进三维建模算法的实验平台。但是由于人脸的复杂性、易变形,建立逼真的三维人脸模型成为近年来国际上最活跃的研究热点。其中,个性化三维人脸模型的建立因其在一些虚拟环境中如计算机游戏、虚拟主持人、人物动画、影视广告等许多领域有广阔的应用前景,而成为众多研究者挑战的课题。目前对于中性标准模型的建立已有多种较好的方法,但对特定人脸的建模要困难得多,一般的建模软件建立的模型真实感很强,形象逼真,但是结构复杂、数据量大,从而使得其在虚拟漫游的过程中,在保持图像质量的同时存在着模型实时渲染可行性小的缺点,对建模、存储、渲染的代价及质量都有很大的影响,因此这一研究领域越来越受到人们的关注。针对上述问题,本文在个性化三维人脸建模及实时绘制方面展开了研究。本文的研究路线是中性人脸模型数据结构的建立、人脸特征提取、个性化人脸模型匹配的改进以及场景漫游中的实时绘制。首先在第三方软件提供的头部模型数据的基础上自定义了一种基于特征的三维人脸模型FHFM,并采用鼠标选择、从二维平面到三维模型投影、坐标反馈的方法提取出特征点坐标;其次,利用从正侧面人脸照片中恢复出的特征点信息对中性人脸模型进行修改,在这个过程中提出了一种分级递减的变形算法,实现了从中性人脸到个性化人脸的形变;最后提出了一种基于几何和表面特征相混合且与视点相关的模型简化方法,实现了人脸模型在虚拟场景中的实时连续多分辨率绘制。