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人脸动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一，可以广泛应用于计算机动画行业、游戏行业、远程会议、代理和化身等许多领域，是近几年来国际上的研究热点。其中，相当一部分人脸动画是基于人脸特征点位置信息，利用特定人脸模型控制点的位移进行图像变形生成动画。一般来讲基于图像获得人脸特征点的方法主要有两种：从人脸图像中自动提取特征信息和在人脸图像上手工标注特征信息。
本文主要研究的是自动面部特征提取方法，较为详细地论述了肤色模型，提出红色排除法与Cr色调相结合定位唇部特征算法及利用一些数字图像处理技术得到人眼、头发的方法，并将其应用于人物自动肖像画系统和语音驱动的人脸动画系统中。
本论文针对自动面部特征提取问题进行了有益的探索和研究，所完成的工作主要包括以下几个方面：
1)总结并分析了常用的特征定位算法，诸如Snake主动轮廓模型、可变形模板方法、ASM模型和AAM模型等算法。
2)面部特征自动提取方法都是基于单幅2-D图像实现的，也就是说都是以一张正面的人脸照片为基础，通过各种算法得到人脸特征信息。
3)提出红色排除法与CR色调相结合的方法来检测唇部信息。在RGB色度空间中，不考虑红色光谱，在已有的唇部区域中只考虑绿色和蓝色光谱将唇部从背景图像中分割出来。
4)设计了一个半自动面部特征定位系统.由于自动面部特征提取是基于一张2-D正面人脸照片，对照片要求质量较高，难免会出现一些失误，为此设计了一个半自动的脸部特征定位系统用来弥补自动面部特征提取中的失误。
5)将设计好的半自动面部特征提取系统成功应用于语音驱动动画系统中。该方法在标准C下得到实现。