人脸合成与表情模拟是计算机图形学领域的一个研究热点，吸引了许多图形学工作者，也取得了一些巨大的成果。Lance Williams从真实人脸提取表情信息，然后将其应用于计算机合成的虚拟人脸，从而得到了具有一定表情的虚拟人脸。Manjula Patel等人通过对大量人脸表情的细致分析，构建了由基本的脸部动作单元构成的44组AU的人脸动画编码系统，这个系统可以以单独或者组合方式表现人脸的各种表情。

心理学研究表明：人脸能够产生大约55000种不同的表情，其中有多种能够用人类自然语言词汇区别开来。面部表情的丰富性促使了多种表情记述方法的出现，其中经常采用和提出的脸部表情编码系统中定义的动作单元来描述脸部表情，每一个AU都是由脸部的一束或几束肌肉伸缩产生，同时每一种表情可表示为若干个AU共同作用的（见表7-4）结果。表7-3表明了部分动作单元与肌肉运动之间的关系。

表7-3 动作单元与脸部肌肉的对照

表7-4 6种基本表情的AU组合

AU：这里借用FACS中的AU概念。AU代表面部表情的一个微小的变化。这种变换取决于对肌肉的微小并且明显的驱动。

AUV：使用AUV代表人物产生的脸部动作。AUV表示AU向量的集合，AU向量描述了当一个AUV被激活后，其涉及的顶点将如何进行运动。

其次需要定义表面。每一个三角形表面的顶点都是按照逆时针的顺序来定义的，如图7-22所示。

然后，定义AUV，每一个AUV包括一系列的AU向量，而每一个AU向量定义了在AUV被100%激活的条件下，其涉及的每一个顶点将进行多大幅度的运动。

在真实度方面，一个三维人脸模型应该符合两个标准：第一个是实现静态的真实感，第二个是实现动态的真实感。静态真实感是指静止的人脸从任一角度看都具有真实感；动态真实感是指人脸的动作和毛发到达逼真自然的程度。这里只讨论静态真实感的设计。

实验证明，100个三角形已经足够构建一个完整的人脸网格模型，并可以适应不同的人脸贴图。表7-5列出了Candide网络模型75个顶点的三维坐标。(www.daowen.com)

图7-22 顶点及其与表面的关系

a）顶点示例 b）表面与顶点的关系

表7-5 Candide网络模型顶点的三维坐标

（续）

在VC++环境下，借助OpenGL图形库，初步得到的Candide网格模型如图7-23所示。

图7-23 根据75个节点的坐标初步构建的Candide网格模型