人脸动画是计算机图形学和计算机视觉领域最根本的难题之一，也是近年来较为活跃的研究热点，在电影、广告、计算机游戏、视频会议等诸多领域有着广阔的应用。面向MPEG-4的人脸动画技术中所定义的人脸是一个合成的三维视觉对象，利用人脸定义参数和人脸动画参数来描述、控制人脸对象的变形生成人脸动画。本文的研究目的是基于MPEG-4人脸动画技术，给出算法模型并建立人脸动画系统，研究内容包括两部分：人脸建模和表情动画生成。 在人脸建模方面，利用三维扫描数据和径向基插值算法进行人脸模型的特定化。由于三维扫描数据的准确性和基于多次径向基插值的渐进性微调，基本可以实现具有真实感的人脸建模，取得了较好的效果，但是该方法的缺点在于对不同特定人都要重复执行相同的处理过程。为了实现人脸建模的自动化，本文提出基于三维重建模型的面向MPEG-4的自动化人脸建模方法。该方法针对面向MPEG-4的人脸动画所采用的人脸模型拓扑结构，通过对基于重采样的形变模型重建得到的特定人脸模型进行网格简化，获得用于人脸动画的模型，实现了面向MPEG-4的自动人脸建模，大大减少了建模的工作量。 在表情动画生成方面，实现了基于伪肌肉模型和插值模型的层次化人脸动画生成，按照网格点所处的不同作用域和变形规则使用不同方法分层进行驱动，获得了较好的灵活性和真实感，该方法的缺点在于将人脸运动割裂为不同区域的单独运动，缺乏人脸表情的全局性控制。为了进行人脸动画的全局调整和运动特性分析，本文提出基于局部训练的控制点运动扩散算法和基于独立分量分析(ICA)的人脸全局动画驱动模式。通过基于局部训练建立面部动画参数控制点与非控制点之间的运动关系模型，基于独立分量分析抽取人脸动画基本模式，构建可以组合表达真实人脸运动的独立分量主元，给出更加紧致准确的一般人脸动画表达模式，改善人脸动画的真实性。 在以上各项研究的基础上，本文最终构建了面向MPEG-4人脸动画系统。该系统可以完成特定人脸建模、表情合成和基于FAP流驱动的人脸动画生成等功能。