Cette thèse présente les techniques de paramétrisation pour modéliser la forme morphologique de corps. L'objectif premier de ce travail est de produire une génération de modèles complets d'humanoïdes, économique en temps de travail, réaliste et contrôlable. En même temps, nous recherchons une manière systématique d'obtenir la diversité et l'individualité de l'aspect physique des corps qui sont propres aux vraies personnes. Pour cela nous utilisons des maillages scannés de personnes réelles. Cette thèse combine la puissance de diverses techniques au sein de ce modeleur robuste : des formes de qualités et réalistes obtenues par des techniques de capture, les méthodes statistiques qui capturent les différences et les points communs des modèles 3D, la technique d'apprentissage automatique par l'exemple, et la capacité de contrôler la posture et la forme d'un modèle de corps entier en utilisant des paramètres de haut niveau.