人脸的三维重建技术以及脸部的动画技术是计算机图形学相关领域的重要研究。传统的人脸三维重建技术主要是依靠价格昂贵的三维扫描设备以及大量耗时的后期人工处理,并且需要被扫描的人物主体保持相当一段时间的固定姿态。近年来,由于计算机相关硬件的大规模计算能力的发展,特别是GPU和分布式计算的发展,使得拿出一个实时并且高效的解决方案成为了可能。目前国内外主要采用的方法可以大致分为以下几种类型:传统三维人脸重建方法、基于二维图像的人脸三维重建、基于深度相机的三维重建、端到端的三维人脸重建方法。近年来,学术界以及工业界在检测和识别相关领域都取得了较大的突破性发展,人体尤其是人脸的相关研究成为广受关注的研究课题,并且在实际生活中的场景也较为常用。人脸是人物个体最具有辨识度的部位,但是二维空间中人脸的特征普遍受到现实场景中光照、人脸的表情姿态、人脸的角度以及装扮遮挡等相关不确定因素的约束,因此在三维空间中对人脸进行研究成为下一步的突破方向,本文基于此趋势,对三维空间中的人脸进行了相关的研究。复杂的三维空间结构特征以及脸部丰富的细微特征使人脸三维重建以及相关脸部动画技术成为了计算机图形学相关领域的主要难题。本文通过对人脸二维图像关键点与人脸三维模型关键点的映射关系的研究,并根据二维关键点计算三维空间的变化量,从而重建并且逐渐优化人脸三维模型。该论文的另一探索内容为脸部动画技术,主要分为:通过定制骨骼点驱动的方法以及通过blendshape计算个体系数以及表情系数的方法。本文基于以上的方法和算法,研究并且开发了相应的可直接操作的应用程序来展示研究成果。该程序在重建人脸模型的同时,并且加入自定义纹理,甚至细化到眼球,不同肤色,不同发型,不同光照。同时本文基于重建出的人脸模型,结合blendshape技术可以为人脸模型设置更加细微的姿态表情,构建同一主体的数据库,在原有数据广度的前提下丰富了数据的深度,该数据库可为人脸相关影视、游戏制作、虚拟现实、医疗美容等开发领域提供便捷丰富的实用性数据。结合计算机图形学相关技术,为丰富二维空间及三维空间中人脸的研究,该论文的研究内容主要包括以下部分:基于二维图片的三维人脸重建研究、blendshape技术的改进、脸部动画的探索。