伴随着网络信息科技时代的来临,三维虚拟人建模技术在计算机视觉、影视制作、游戏设计等很多领域都有着越来越广泛和深入的应用。因此如何获得更加真实的三维虚拟人模型,并有效的模拟出现实中人体的运动效果,是计算机图形学以及计算机视觉领域中当前的研究目标和热点问题。当前已经存在的三维人体建模技术主要包括静态模型的扫描重建以及模型的动画制作两个方面。其中,对于模型的扫描往往需要昂贵的扫描设备,并且操作复杂,需要专业人员进行培训,而对于模型的动画制作,可以通过3D软件进行蒙皮绑定,会比较费时费力；也可以根据骨架与皮肤的相对位置直接计算,误差较大。这些问题的存在大大限制了三维人体建模技术的发展。本文克服了当下三维人体建模技术中的一些缺陷,研究了基于深度数据的虚拟人模型重建及其蒙皮动画的问题。首先通过Kinect设备采集人体的深度数据序列,包括两部分,一部分是人体在标准姿态下不同角度的深度数据序列,另一部分是人体在若干不同姿态下某一角度的深度数据序列,并转化成点云,对点云数据做相关的预处理操作,包括点云的去噪、三角化、简化、孔洞修补等操作。然后,相应地将点云数据也分为两部分,第一部分用于标准姿态下完整模型的重建,另外一部分用于蒙皮参数的优化。对于完整模型的重建,先通过改进的迭代最近点算法,实现对这部分点云数据序列的对齐操作,再利用改进的截断符号距离算法对重叠区域的点云进行融合处理,再对融合后的点云进行表面拓扑结构的重建,得到三维人体的完整模型。最后,利用第二部分的点云数据序列进行蒙皮参数的优化,根据LBS算法建立三维人体可驱动模型,根据CPD算法计算完整模型与这部分点云数据序列之间的顶点对应关系,并设计二者之间的目标函数,交替优化完整模型的权重参数和点云序列的姿态参数,迭代执行,直到目标函数收敛,最终输出优化后的权重参数和姿态参数,从而建立更加真实的三维人体可驱动模型。实验结果表明,通过模型的重建和权重参数的优化计算,我们可以得到较为真实的虚拟人模型,同时虚拟人的蒙皮动画效果也较为真实的表现了人体真实的运动情况。