本课题研究从人物图像和视频中自动生成高逼真度且具有各种艺术风格的人物肖像和动画的理论与算法，并研制相应的软件系统。在视觉理论上，以原始简约图(Primal Sketch)理论为基础，通过建立上下文相关语法(Context-sensitive grammar)，将三种分别针对头发、人脸、衣服的产生式视觉模型统一在图语法(Graph Grammar)的框架之下。这样既能通过改变语法配置，演绎出人像的多种复杂视觉模式，又能通过语义连接，建立各模式间的上下文关系，最后还能通过自底向上、自顶向下的双向计算策略，实现对人像的最优计算；此外，通过人工标注方法建立一个涵盖从底层到高层视觉模式的模板库，使图语法模型能适用于自然人物图像，并为自动生成具有艺术风格的人物肖像画奠定基础；最后，我们还将把单帧技术推向多帧，实现人物动画的自动产生。研究成果将开放在互联网上和移动平台上而得到广泛的应用。