随着元宇宙概念的提出,数字人的研究也得到了研究人员的重视。数字人的生成过程中,最重要的部分是数字人表情的表达,研究如何生成高真实感的三维数字人表情具有十分重要的意义。并且,高真实感的人脸表情研究具有十分广泛的应用场景,如AR/VR,虚拟主播以及游戏制作等方面,使用高真实感的人脸表情可以让用户得到更加逼真的体验。本文提出了一种基于高精度三维人脸模型的表情精确建模方法,使用高精度的结构光系统采集高真实感的人脸三维模型,对获得的高精度人脸模型进行参数化的表示,利用从二维的人脸视频获取人脸驱动参数,对参数化的人脸模型进行驱动,从而得到高精度、高真实感的数字人表情。具体的工作如下:（1）人脸三维数据采集系统:本文研究基于结构光的三维重建算法,搭建了一套基于高精度结构光的人脸数据采集系统。使用此系统,从多个角度采集人脸表情的三维点云数据;使用配准算法将采集得到的点云数据进行拼接;并对拼接好的点云进行网格化操作;最后进行三维模型与二维纹理的映射:在结构光系统的基础上增加了一台单反相机用于三维模型人脸纹理的采集,将采集得到的高分辨率的二维图片作为纹理映射到三维模型上。（2）正交表情基的设计以及三维人脸表情数据库的采集:本文根据人脸特征,参考了人脸的肌肉模型,设计了37个不同的表情动作,并征集志愿者使用（1）中搭建的人脸三维数据采集系统进行对这些志愿者进行三维人脸数据库的采集,从而得到一个高精度、高真实感的三维人脸数据库。基于以上所述,本文采集得到的数据库具有精度高、表情丰富、样本充足的优点。（3）基于二维视频的表情驱动系统:本文提出了一种方法,利用三维人脸表情基的线性组合去获得二维的人脸表情系数。使用此方法自动化的对二维表情的表情系数进行标注,从而获得样本足够充分的表情系数训练集。并且设计了一个深度学习模型,使用训练集中的二维图像与获得的表情系数进行训练,从而获得一个高鲁棒性,高识别效率的表情驱动模型。使用此模型可以在二维视频的基础上进行高真实感的三维虚拟表情的驱动。本文针对上述的工作进行详尽的研究与实验,构建了高精度人脸表情数据库,利用实际采集的数据展开了大量实验,实验结果表明了本文所设计的表情建模系统的有效性与准确性。利用深度学习方法驱动参数化的人脸模型实现表情合成,合成的人脸动画逼真、人脸动作自然,为虚拟人表情的生成与驱动提供了一种可靠的方案。