Dynamisch deformierbare 3D-Oberflächen spielen in der Computergrafik eine zentrale Rolle. Die Erstellung der für Computergrafik-Anwendungen benötigten, hochaufgelösten und zeitlich veränderlichen Oberflächengeometrien ist allerdings äußerst arbeitsintensiv. Aus dieser Problematik heraus hat sich der Trend entwickelt, Oberflächendaten direkt aus Aufnahmen der echten Welt zu erfassen. Dazu nötige 3D-Rekonstruktionsverfahren werden im ersten Teil der Arbeit entwickelt. Die vorgestellten, neuartigen Verfahren erlauben die Erfassung dynamischer 3D-Oberflächen aus Mehrkamera-Aufnahmen bei hoher Verlässlichkeit und Präzision. Auf diese Weise können detaillierte Oberflächenmodelle von Phänomenen wie in Bewegung befindliche Kleidung oder sich anspannende Muskeln erfasst werden.

Aber auch die Wiederverwendung, Bearbeitung und Analyse derlei gewonnener 3D-Oberflächendaten ist aktuell noch nicht auf eine einfache Art und Weise möglich. Um diese Lücke zu schließen beschäftigt sich der zweite Teil der Arbeit mit der datengetriebenen Modellierung und Animation. Zunächst wird ein Ansatz für das überwachte Lernen menschlicher Muskel-Deformationen vorgestellt. Dieses neuartige Verfahren ermöglicht eine datengetriebene Modellierung mit besonders umfangreichen Datensätzen und liefert anatomisch-realistische Deformationseffekte. Es übertrifft damit die Genauigkeit früherer Methoden. Im nächsten Teil beschäftigt sich die Dissertation mit dem unüberwachten Lernen aus 3D-Oberflächendaten. Es werden neuartige Werkzeuge vorgestellt, die eine weitreichende Menge an Eingabedaten verarbeiten können, von aufgenommenen Gesichtsanimationen über Ganzkörperbewegungen bis hin zu Muskel- und Kleidungsdeformationen. Um diese Anwendungsbreite zu erreichen stützt sich die Arbeit auf die allgemeinen Konzepte der Spärlichkeit und Lokalität und bettet diese in einen mathematischen Optimierungsansatz ein. Abschließend zeigt die vorliegende Arbeit, wie diese Konzepte auch für die Konstruktion von oberflächen-adaptiven Basisfunktionen übertragen werden können. Dadurch können Anwendungen für die Verarbeitung, Registrierung und Bearbeitung statischer Oberflächenmodelle erschlossen werden.