tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng

Các nhà nghiên cứu và viện pháp y quân đội đang bước đầu xây dựng một hệ thống tái tạo khuôn mặt từ hộp sọ để ứng dụng vào việc xác định danh tính của các liệt sĩ vô danh.. Ở Việt Nam cũ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Nguyễn Đình Tư

TÁI TẠO MÔ HÌNH KHUÔN MẶT

TỪ CÁC ĐIỂM ĐẶC TRƯNG

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ Thông tin

HÀ NỘI - 2010

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Nguyễn Đình Tư

TÁI TẠO MÔ HÌNH KHUÔN MẶT

TỪ CÁC ĐIỂM ĐẶC TRƯNG

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ Thông tin

Cán bộ hướng dẫn: PGS.TS Bùi Thế Duy

HÀ NỘI - 2010

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo Bùi Thế Duy, thầy

đã hướng dẫn em tận tình trong suốt năm học vừa qua Em xin cảm ơn cô giáo Ma Thị Châu đã trao đổi, thảo luận và giúp đỡ em nhiều trong quá trình làm khóa luận này

Em xin bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy, cô giáo trong Khoa Công nghệ thông tin – trường Đại học Công nghệ - ĐHQGHN Các thầy cô đã dạy bảo, chỉ dẫn em và luôn tạo điều kiện tốt nhất cho em học tập trong suốt quá trình học đại học, đặc biệt là trong thời gian làm khóa luận tốt nghiệp

Tôi xin cảm ơn các anh, chị khóa trên và các bạn K51 trường Đại học Công nghệ

đã chỉ dẫn cũng như cho những ý kiến đóng góp giá trị cho khóa luận này

Cuối cùng con xin gửi tới Bà, Bố Mẹ, Cậu Mợ, Chú Dì cùng toàn thể Gia đình lòng biết ơn và tình cảm yêu thương

TÓM TẮT

Tái tạo mô hình khuôn mặt là việc khôi phục lại mô hình khuôn mặt từ hộp sọ của người chết hoặc từ nhiều ảnh hai chiều đầu vào Tái tạo mô hình khuôn mặt đã và đang trở thành một vấn đề khoa học máy tính hiện đại Vấn đề (bài toán) này được áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tiễn Bài toán được áp dụng và có ý nghĩa lớn trong việc xác định danh tính của người chết từ hộp sọ của họ trong các vụ án hình sự, trong công cuộc tìm mộ liệt sĩ hay trong khảo cổ học Bài toán còn được ứng dụng trong tương tác người máy nhằm tạo ra những nhân vật ảo có khuôn mặt giống nhân vật thật đồng thời có khả năng giao tiếp, biểu hiện cảm xúc và thái độ qua gương mặt giống như con người

Hiện nay ở Việt Nam, tái tạo mô hình khuôn mặt đang thu hút được sự quan tâm đặc biệt Các nhà nghiên cứu và viện pháp y quân đội đang bước đầu xây dựng một hệ thống tái tạo khuôn mặt từ hộp sọ để ứng dụng vào việc xác định danh tính của các liệt

sĩ vô danh

Trong khóa luận này, chúng tôi trình bày về một hệ thống tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng trên khuôn mặt Hệ thống sử dụng mô hình đa mạng hàm cơ

sở bán kính, Radial Basis Function (RBF) để biến đổi một mô hình khuôn mặt nguồn

ra mô hình khuôn mặt đích Mô hình đa mạng RBF được huấn luyện bởi tập các điểm đặc trưng trên khuôn mặt nguồn và tập các điểm đặc trưng trên khuôn mặt đích tương ứng Hệ thống đã được thử nghiệm trên dữ liệu được tạo từ ảnh của những khuôn mặt thật và cho kết quả có triển vọng Bên cạnh đó chúng tôi đã xây dựng được một quy trình tạo cơ sở dữ liệu phục vụ cho việc thẩm định hệ thống và có thể phục vụ cho các nghiên cứu khác có cùng đối tượng nghiên cứu

MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN I TÓM TẮT II MỤC LỤC III DANH SÁCH HÌNH VẼ IV DANH SÁCH BẢNG V

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

CHƯƠNG 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP TÁI TẠO KHUÔN MẶT 3

2.1 Giới thiệu chung về giải phẫu khuôn mặt 3

2.1.1 Xương mặt và hộp sọ 3

2.1.2 Giải phẫu cơ mặt 6

2.2 Các phương pháp biểu diễn mô hình khuôn mặt 9

2.2.1 Tạo mô hình khuôn mặt với lớp da là lưới đa giác 10

2.2.2 Tạo mô hình mặt người bằng bề mặt tham số 13

2.3 Các phương pháp tái tạo khuôn mặt 15

2.3.1 Các phương pháp hai chiều (2D) 15

2.3.1.1 Phương pháp lồng sọ vào bức vẽ chân dung 16

2.3.1.2 Phương pháp lồng sọ vào ảnh 16

2.3.2 Các phương pháp ba chiều (3D) 20

2.3.2.1 Các phương pháp 3D truyền thống 20

2.3.2.2 Các phương pháp 3D sử dụng công nghệ thông tin 25

CHƯƠNG 3 HỆ THỐNG TÁI TẠO MÔ HÌNH KHUÔN MẶT TỪ CÁC ĐIỂM ĐẶC TRƯNG 31

3.1 Mô hình hệ thống 31

3.2 Chuẩn hóa dữ liệu 34

3.2.1 Các phép biến đổi trong không gian ba chiều được sử dụng 34

3.2.2 Sử dụng các phép biến đổi để chuẩn hóa dữ liệu 40

3.3 Biến đổi khuôn mặt 41

3.3.1 Mô hình khuôn mặt nguồn 42

3.3.2 Biến đổi mô hình khuôn mặt 42

3.4 Chỉnh sửa khuôn mặt 44

3.4.1 Chỉnh sửa theo điểm 44

3.4.2 Chỉnh sửa theo vùng 45

3.5 Thiết kế hệ thống 49

CHƯƠNG 4 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 54

4.1 Các bước tiến hành thực nghiệm 54

4.2 Kết quả và đánh giá 55

CHƯƠNG 5 TỔNG KẾT 62

TÀI LIỆU THAM KHẢO 63

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1 Cấu trúc xương đầu người 4

Hình 2 Các nhóm cơ mặt 7

Hình 3 Các loại cơ mặt 8

Hình 4 Các phiên bản khác nhau của CANDIDE 11

Hình 5 Mô hình Greta 12

Hình 6 Một bề mặt B-Spline 14

Hình 7 Lồng sọ vào bức vẽ chân dung 16

Hình 8 Ảnh nửa mặt và nửa sọ 16

Hình 9 Lồng sọ vào ảnh trên hệ thống gương bán mạ tại viện Pháp y Quân Đội 17

Hình 10 Tái tạo mặt dựa trên xương sọ mặt của nạn nhân 23

Hình 11 Mô hình khuôn mặt với việc đắp đất sét lên hộp sọ, sử dụng 25

Hình 12 Quá trình tái tạo khuôn mặt từ hộp sọ 27

Hình 13 Ảnh chụp đầu của xác ướp ở Florence (inv N 8643) (a) và ảnh chụp cắt lớp xoắn ốc (b) 28

Hình 14 Dựng lại khuôn mặt của Pharaoh Tutankhamun 29

Hình 15 Mô hình hệ thống tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng 33

Hình 16 Phép quay chiều dương, trục quay Ox, hướng nhìn là hướng âm trục Ox 35

Hình 17 Phép quay quanh một trục bất kì 37

Hình 18 Quay vec-tơ 𝑢 về trục Oz 38

Hình 19 Cách tính góc α 39

Hình 20 Chọn 4 điểm mốc để chuẩn hóa dữ liệu qua các phép biến đổi 3D 40

Hình 21 Mô-đun chỉnh sửa khuôn mặt theo từng điểm đặc trưng 44

Hình 22 Mô-đun chỉnh sửa khuôn mặt theo vùng 45

Hình 23 Chỉnh sửa mắt to nhỏ 46

Hình 24 Chỉnh sửa mũi dài ngắn 46

Hình 25 Chỉnh độ rộng cánh mũi 47

Hình 26 Chỉnh sửa miệng nhỏ, rộng 47

Hình 27 Chỉnh sửa cằm dài, ngắn 48

Hình 28 Chỉnh sửa tai to, nhỏ 48

Hình 29 Biểu đồ UML thể hiện thết kế phần điều khiển, hiển thị khuôn mặt 49

Hình 30 Biểu đồ UML thể hiện thiết kế phần điều khiển các thao tác biến đổi mô hình khuôn mặt 51

Hình 31 Giao diện của hệ thống tái tạo và chỉnh sửa mô hình khuôn mặt 53

Hình 32 Các điểm đặc trưng được chọn để thử nghiệm 55

Hình 33 Kết quả tái tạo khuôn mặt của người thứ nhất 56

Hình 34 Điều chỉnh cánh mũi hẹp hơn 57

Hình 35 Điều chỉnh miệng nhỏ hơn 57

Hình 36 Kết quả tái tạo khuôn mặt của người thứ hai 58

Hình 37 Điều chỉnh cho mắt nhỏ 59

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 1 Chỉ số sọ của một số dân tộc khác nhau 19Bảng 2 Các thông số độ dày mô mềm (mm) cho người Mỹ da đen 24Bảng 3 Bảng đánh giá độ chính xác của các vùng trên khuôn mặt tái tạo được 60

Chương 1 GIỚI THIỆU

Tái tạo mô hình khuôn mặt (nói chính xác hơn là tái tạo hình dạng khuôn mặt) từ hộp sọ hoặc từ nhiều ảnh hai chiều là một bài toán được ứng dụng và có ý nghĩa quan trọng trong nhiều lĩnh vực Một số lĩnh vực áp dụng tiêu biểu của bài toán có thể kể đến như khảo cổ học, nhân chủng học và giám định pháp y Trong khảo cổ học, nhân chủng học, nhiều khi ta cần tái tạo khuôn mặt của người xưa dựa vào các hộp sọ khai quật được Trong giám định pháp y, ở các vụ án hình sự nghiêm trọng mà vật chứng có thể chỉ là sọ của nạn nhân, việc tái tạo lại được khuôn mặt của nạn nhân từ sọ giúp tìm

ra danh tính của nạn nhân nhanh chóng hơn và từ đó đề ra cơ sở, phương hướng cho việc điều tra Ngoài ra bài toán còn có thể được áp dụng trong công cuộc tìm danh tính của các liệt sĩ vô danh dựa vào hài cốt của họ Đây là ý nghĩa nhân văn cao cả mà bài toán có thể đem lại Việc xây dựng được hệ thống tái tạo mô hình khuôn mặt như vậy

sẽ giúp chúng ta tiết kiệm được nhiều chi phí và công sức hơn so với các hệ thống giám định gen

Tái tạo mô hình khuôn mặt được nghiên cứu từ cuối thế kỉ 19, mở đầu bằng nghiên cứu về mối quan hệ giữa xương và độ dày của các mô mềm trên khuôn mặt của Paul Broca [12] vào năm 1867 Tuy nhiên công trình hoàn thiện đầu tiên và chính thức được ghi nhận thuộc về nhà khoa học Nga, Gerasimov [33] Mùa xuân năm 1950, Gerasimov đã đắp hoàn chỉnh tượng đầu dựa vào xác của một người đàn ông đã phân

rã gần hết Quá trình nghiên cứu và đắp tượng giúp Gerasimov chuẩn đoán đó là xác của một thanh niên khoảng 24-25 tuổi Ảnh của tượng do ông đắp đã được gửi đi khắp nơi để tìm tung tích của người chết Ít lâu sau một bà mẹ đã nhận ra đó là con mình, sinh năm 1925 và mất tích từ năm 1949 Sau việc này, phương pháp của Gerasimov được thừa nhận là một biện pháp kĩ thuật hình sự hiệu quả và đáng tin cậy Nhà nhân chủng học, dân tộc học kiêm họa sĩ này được coi là cha đẻ của ngành khoa học về tái tạo khuôn mặt

Ngày nay với sự phát triển của ngành giải phẫu học cùng sự trợ giúp đắc lực của máy tính, việc tái tạo khuôn mặt được thực hiện nhanh chóng và hiệu quả hơn Khoa học máy tính hiện đại thừa nhận tái tạo khuôn mặt là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn

và đầy triển vọng bởi tính ứng dụng thực tiễn cao của bài toán Nhiều hệ thống tái tạo khuôn mặt từ hộp sọ đã được phát triển như hệ thống do Björn Anderson và Martin

Valfridson phát triển năm 2005 [6]; hệ thống của Kolja Kahler và Jörg Haber xây dựng vào năm 2003 [19]; phần mềm FACES của nhóm tác giả thuộc Đại học Salerno, Italy, năm 2004; hệ thống của nhà khoa học GosNIIAS, năm 2001

Ở Việt Nam cũng có một số tác giả đã nghiên cứu đặc điểm của hình thái sọ mặt người Việt Nam như GS Đỗ Xuân Hợp (Học viện Quân y), TS Lê Hữu Hưng (Trường Đại học Y khoa Hà Nội), GS Nguyễn Lân Cường (Viện khảo cổ Việt Nam), … Năm

2007, Viện Pháp y Quân đội đã phối hợp với Viện Công nghệ thông tin tổ chức hội thảo “Ứng dụng công nghệ thông tin trong khôi phục diện mạo khuôn mặt người dựa trên hình thái xương sọ mặt” để bước đầu có những tiếp cận với bài toán này cho người Việt [2] Tuy nhiên tái tạo mô hình khuôn mặt dựa trên sự hỗ trợ của công nghệ thông tin thì chưa có nghiên cứu trong nước nào thực hiện Do chưa được trang bị phương tiện kĩ thuật đầy đủ, chúng ta gặp rất nhiều khó khăn trong việc mô hình khuôn mặt bao gồm đầy đủ mối liên hệ giữa phần cứng và phần mềm của khuôn mặt

từ các thông số về hộp sọ Trên cơ sở đó chúng tôi quyết định nghiên cứu và phát triển một hệ thống tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng Hệ thống sử dụng một

mô hình khuôn mặt nguồn và các điểm đặc trưng nguồn trên khuôn mặt đó Hệ thống

sử dụng mô hình đa mạng RBF để biến đổi mô hình khuôn mặt nguồn này thành mô hình khuôn mặt đích Mô hình đa mạng RBF này được huấn luyện bằng tập điểm đặc trưng nguồn và đích

Phần còn lại của khóa luận bao gồm 4 chương Chương 2: trình bày tổng quan về các phương pháp tái tạo khuôn mặt và các kiến thức liên quan, như giải phẫu khuôn mặt Chương 3: mô tả chi tiết về hệ thống tái tạo và chỉnh sửa mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng mà chúng tôi phát triển Chương 4: trình bày về phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu thử nghiệm Chương 5: tổng kết những kết quả đã đạt được và hướng phát triển tiếp theo

Chương 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP TÁI TẠO

KHUÔN MẶT

Bài toán tái tạo khuôn mặt là một bài toán phức tạp, yêu cầu kiến thức của nhiều ngành liên quan như giải phẫu học, toán học và khoa học máy tính Khuôn mặt con người có muôn hình vạn trạng, một hộp sọ có thể khớp với nhiều khuôn mặt khác nhau Bên cạnh đó, việc thay đổi một chi tiết nhỏ, ví dụ thay đổi một chút về vị trí của một điểm đặc trưng, cũng có thể làm cho khuôn mặt dựng lại được khác đi nhiều Ở khía cạnh toán học, đây là một bài toán ngược, có thể có nhiều lời giải Tuy nhiên, chính sự phức tạp và tính ứng dụng thực tiễn cao của bài toán đã không ngừng thu hút

sự quan tâm đặc biệt của các nhà nghiên cứu Trong thực tế đã có nhiều phương pháp giải quyết từ nhiều góc độ nghề nghiệp khác nhau và cũng đã có những kết quả khả quan được ghi nhận

Trong chương này, chúng tôi trình bày cơ sở lý thuyết về giải phẫu khuôn mặt, các phương pháp biểu diễn mô hình khuôn mặt, sau đó chúng tôi trình bày các phương pháp tái tạo khuôn mặt dựa trên những nền tảng lý thuyết đó

2.1 Giới thiệu chung về giải phẫu khuôn mặt

2.1.1 Xương mặt và hộp sọ

Hộp sọ mang nhiều tính chất và đặc điểm ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của việc tái tạo khuôn mặt Ta cần nắm được đặc điểm và tính chất của hộp sọ để có thể tái tạo khuôn mặt một cách chuẩn xác hơn Xương sọ mặt là xương có tầm quan trọng nhất trong việc cung cấp các thông tin về tuổi, giới tính, chủng tộc, và làm nền tảng quan trọng để xác định khuôn mặt Sau đây là một số đặc điểm tổng quát về hộp

sọ và xương mặt từ các nghiên cứu của Nguyễn Trọng Toàn [3][4]

 Kích thước chính của hộp sọ được đặc trưng bởi: chiều cao, chiều rộng và chiều sâu

 8 đặc điểm chính của hộp sọ được mô tả theo chuẩn Quốc tế bao gồm:

 Hình dáng sọ gồm 5 dạng: Hình xoan, hình trứng, hình năm góc, hình tròn và hình tròn thót

 Cung mày có 3 mức độ: mờ, trung bình và rõ

 Glabella: 6 mức độ lồi

 Hố trước mũi

 Rãnh trước mũi: 4 mức độ

 Đường khớp metopique có 2 mức độ: có hoặc không

 Gai mũi trước: 5 mức độ

 Lồi ụ chẩm: 6 mức độ dô của ụ chẩm

 Khoảng cách giữa hai xương gò má là thông số chính để xác định mặt người trên phương diện hình học: hình e-lip, hình vuông, hình tròn…

 Mặt người bao gồm ba phần: phần trên – từ trán đến lông mày, phần giữa – từ lông mày đến lỗ mũi, và phần dưới – từ lỗ mũi đến cằm

Hình 1 Cấu trúc xương đầu người

 Xương đầu người chia ra 9 xương: xương đỉnh, xương trán, xương mũi, xương bướm, xương hàm trên, xương gò má, xương thái dương, xương chẫm và xương hàm dưới như trên Hình 1 Các xương tiếp khớp với nhau bởi các khớp bất động (trừ khớp thái dương với khớp hàm dưới) để tạo nên hộp sọ chứa não và liên hệ với vòm miệng, mũi, mắt, tai

 Nền: do xương gò má (mặt ngoài), xương hàm trên (mặt sau) và quai hàm tạo thành Ở nền có: hố thái dương, khuyết Zigma với mỏm vẹt ở trước, lồi cầu ở sau, mỏm tiếp

 Mặt:

 Mặt trước: Giới hạn trên là đường ngang nối liền hai đường khớp trán gò má;

ở dưới là bờ dưới thân xương hàm Mặt trước có:

o Phần giữa:

- Đường khớp mũi trán, đường khớp hai xương sống mũi

- Lỗ trước của hố mũi

- Cằm

o Phần bên:

- Xương sống mũi (mặt ngoài)

- Mỏm lên của xương hàm trên

- Lỗ dưới ổ mắt

- Hố và ụ nanh

- Mặt ngoài xương hàm

 Mặt trên: liên quan với nền sọ

o Phần giữa: là đường khớp của xương lá mía với mảnh thẳng xương sàng và mào bướm dưới

o Phần bên: là vòm mũi ở trong và nền ổ mắt ở ngoài

 Mặt sau: là một hõm sâu, xung quanh là bờ dưới của xương hàm dưới

o Phần giữa:

- Bờ sau xương lá mía

- Gai mũi sau

- Đường khớp giữa hai xương khẩu cái

- Lỗ khẩu cái trước

- Mặt sau cằm

o Phần bên:

- Lỗ mũi sau

- Vòm khẩu cái

- Mặt sau xương hàm dưới

 Về dung tích, sọ của người trung bình là 1450ml (nam) và 1300ml (nữ)

 Về kích thước:

 Chỉ số đầu, còn gọi là chỉ số sọ là tỷ lệ giữa chiều rộng tối đa (từ 10-17cm) và

chiều dọc tối đa (từ 14-22cm) nên ta phân sọ ra làm 3 loại:

o Sọ dài: Khi chỉ số sọ dưới 0.76

o Sọ tròn: Khi chỉ số sọ từ 0.76-0.81

o Sọ ngắn: Khi chỉ số sọ trên 0.81

 Chỉ số cao: Là tỷ lệ giữa chiều cao (đo từ điểm Bregma nơi mà xương trán tiếp xúc với hai xương đỉnh, tới điểm Basion ở bờ trước lỗ chấm) và chiều dọc tối

đa Ta phân chia sọ ra làm 3 loại:

o Sọ bẹt: Khi chỉ số cao trên 0.719

o Sọ vừa: Khi chỉ số cao từ 0.72 đến 0.749

o Sọ cao: Khi chỉ số cao trên 0.75

 Chỉ số mặt: Là tỷ lệ giữa chiều cao tối đa và chiều ngang tối đa:

o Mặt ngắn: Khi chỉ số mặt từ 0.45-0.50

o Mặt tròn: Khi chỉ số mặt từ 0.50-0.55

o Mặt dài: Khi chỉ số mặt trên 0.55

 Góc mặt: Là góc giữa bình diện ngang (đường đi từ lỗ tai ngoài tới gai mũi) và bình diện thẳng (đường tiếp giáp ở trên với ụ trán giữa và ở dưới với răng cửa giữa ở hàm trên) Mặt thẳng khi chỉ số trên 0.80 và mặt nhô, hàm vẩu khi chỉ

số dưới 0.70

2.1.2 Giải phẫu cơ mặt

Các biểu hiện trên khuôn mặt được tạo ra bởi sự co rút các cơ mặt Cơ mặt gắn trực tiếp hoặc gián tiếp vào xương hoặc da mặt Độ dài của cơ có thể giảm xuống còn một nửa giữa co rút cực đại và giãn ra cực đại Các cơ được phân biệt với nhau bởi các đặc trưng: các điểm gắn vào xương, hướng co rút, cấu trúc, kích cỡ và dạng hình học Hình dạng cơ được quyết định bởi chức năng của chúng Chức năng của cơ phụ thuộc vào độ dài, tốc độ, và vùng ảnh hưởng trên bề mặt da Khi các cơ co rút, một vùng mặt biến dạng Có hai loại co rút cơ: Co cơ đẳng cự và co cơ không đẳng cự Trong co cơ đẳng cự, độ dài của cơ không thay đổi khi co rút Ngược lại, trong co cơ không đẳng

cự, độ dài của cơ thay đổi khi co rút

Điểm gốc của cơ được gắn vào xương và điểm cuối của cơ được gắn vào mô Các cơ mặt được phân chia thành năm nhóm dựa trên vị trí và chức năng: Cơ trán, cơ thái dương, cơ vòng miệng, cơ cắn và cơ mút như trong Hình 2

Hình 2 Các nhóm cơ mặt

 Cơ vòng mắt: là cơ vòng quanh khe ổ mắt

 Cơ cau mày: là một cơ nhỏ đi từ đầu trong cung mày ra phía ngoài, tới da ở giữa cung mày

 Cơ mũi: gồm các loại cơ:

 Cơ tháp: Bám từ ống mũi tới da ở giữa hai cung mày

 Cơ ngang mũi: Đi từ giữa ống mũi tới da ở rãnh mũi má

 Cơ nở mũi: Đi từ rãnh mũi má tới da ở cánh mũi

 Cơ lá: Là một cơ dẹt hình 4 cạnh, đi từ hố lá và ụ nanh, đi lên trên tới lỗ mũi

và lá mía, tiếp tục với các thớ cơ ngang mũi

 Cơ môi gồm hai loại: Có cơ há miệng và cơ mím miệng:

 Cơ mím miệng, còn gọi là cơ vòng môi, gồm có cơ vòng trong và cơ vòng ngoài

 Cơ há miệng bao gồm:

o Cơ mút: Ở mặt sâu của má, đi từ bờ xương chân răng của hàm trên và hàm dưới và dây chằng chân hàm tới mép

o Cơ nanh: Đi từ hố nanh ở hàm trên tới mép và môi trên

o Cơ tiếp lớn: Đi từ xương gò má tới mép

o Cơ tiếp nhỏ: Ở phía trong cơ tiếp lớn, đi từ gò má tới môi trên

o Cơ nông kéo cánh mũi và môi trên: Đi từ mỏm lên của xương hàm trên tới

da của cánh mũi và của môi trên

o Cơ kéo môi sâu: Đi từ bờ dưới ổ mắt tới cánh mũi và môi trên

o Cơ cười: Đi từ cân cắn ở má tới mép

o Cơ vuông cằm: Đi từ hàm dưới và cằm, lên trên và vào trong để tới môi dưới

o Cơ chòm râu: Đi từ bờ của chân răng cửa tới da ở cằm

o Cơ tam giác môi: Đi từ xương hàm dưới tới mép

 Cơ tai gồm 3 cơ: cơ tai trước, cơ tai trên và cơ tai sau Ba cơ này bám xung quanh vành tai

 Cơ cổ: Là một thảm cơ rộng, hình 4 cạnh, đi từ da ở hàm dưới tới da ở cùng cổ

và ngực trên

 Cơ thái dương: Là một cơ rộng hình quạt đi từ hố thái dương tới mỏm vẹt xương hàm dưới

 Cơ cắn: Là một cơ ngắn, dày, đi từ mỏm tiếp tới mặt ngoài xương hàm dưới

2.2 Các phương pháp biểu diễn mô hình khuôn mặt

Khuôn mặt của con ngnười rất đặc biệt Đó là bộ phận cơ thể quan trọng để giúp nhận diện một người bằng mắt thường Trong hàng trăm khuôn mặt quen thuộc, chúng

ta vẫn có thể nhận ra một khuôn mặt cụ thể Khuôn mặt là một bề mặt ba chiều linh hoạt và phức tạp Khuôn mặt thường mang một số nếp nhăn cố định, còn những chỗ

phình và nếp nhăn tạm thời được tạo ra trong quá trình biểu đạt của khuôn mặt Những đặc điểm này tạo nên thách thức đặc thù cho bài toán biểu diễn mô hình khuôn mặt: làm sao để tạo được bề mặt biểu diễn khuôn mặt một cách sắc nét và chân thực nhất

2.2.1 Tạo mô hình khuôn mặt với lớp da là lưới đa giác

Gouraud (1971) [16] là người đầu tiên giới thiệu phương pháp giác biểu diễn mô hình mặt người sử dụng một bề mặt lưới đa giác Phương pháp này sử dụng lưới đa giác để mô phỏng trực tiếp bề mặt khuôn mặt Sau đó, khuôn mặt đầy đủ được tạo ra bằng cách dịch chuyển các điểm trên đỉnh của các đa giác ở bề mặt Lưới đa giác ban đầu được xây dựng bằng cách lấy mẫu một số điểm trên mặt rồi kết nối chúng lại với nhau

Sử dụng phương pháp này, Parker (1972) [26] đã tạo ra mô hình khuôn mặt Đó

là một trong những công trình đầu tiên trong lĩnh vực nghiên cứu hoạt ảnh khuôn mặt của con người Ông dựng mô hình mặt người với khoảng 250 đa giác được ghép nối từ

400 đỉnh Khuôn mặt con người hầu như đối xứng nên mô hình một bên mặt được dựng bằng tay, bên còn lại được tạo nên nhờ phép đối xứng qua trục thẳng đứng dọc sống mũi Tốc độ và chất lượng là hai cống hiến lớn của Parker với nghiên cứu này Số lượng các đa giác sử dụng đã được giảm xuống tối đa để rút ngắn thời gian nhưng vẫn đảm bảo chất lượng hình ảnh được dựng Các vùng có độ cong lớn như mũi, miệng, vùng xung quanh mắt và vùng cằm được dựng lên bởi nhiều đa giác hơn các vùng có

độ cong nhỏ như trán, má và cổ Tại những vùng mặt có các nếp nhăn như mặt, cánh mũi, viền môi và khóe miệng, các đa giác được sắp đặt sao cho các cạnh trùng khớp với các nếp nhăn Tại những vùng có các đường biên màu như lông mày và môi, các

đa giác được sắp xếp sao cho cạnh của chúng trùng vào các đường biên đó Kết quả, khuôn mặt dựng lên có độ bóng, mượt và sinh động

Ngoài ra còn nhiều hệ thống, phương pháp sử dụng lưới đa giác để mô phỏng lớp

da của khuôn mặt như: phương pháp dựng mô hình mặt người CANDIDE (Rydfalk, 1987) [31] và phương pháp dựng mô hình Greta (Pasquariello và Pelachaud, 2001) [17] Lúc đầu, CANDIDE là một mặt nạ được tham số hóa do Rydfalk [31] của Linkoping Image Coding Group thực hiện Nhóm đã phát triển nghiên cứu này cho việc lập trình dựng mô hình mặt người Phương pháp này sử dụng 75 đỉnh và 100 tam giác nên mang đến hiệu quả dựng mô hình nhanh chóng với máy tính thông thường với dung lượng và tốc độ xử lý thấp Có một vài phiên bản nâng cấp của CANDIDE như: Phiên bản CANDIDE-2 và CANDIDE-3 Trong CANDIDE-2, Welsh (1991) [34]

đã thêm các đỉnh vào để phủ kín toàn bộ phần mặt phía trước (gồm cả tóc, răng) và vai Phiên bản CANDIDE-3 được J.Ahlberg (2001) [7] đơn giản hóa hoạt ảnh bằng các tham số hoạt ảnh mặt MPEG-4, khoảng 20 đỉnh đã được thêm vào Hình 4 thể hiện các phiên bản khác nhau của CANDIDE, cho thấy sự khác biệt về số lượng đỉnh và tam giác, đặc biệt là ở các vùng nhỏ

CANDIDE-1 CANDIDE-2

CANDIDE-3

Hình 4 Các phiên bản khác nhau của CANDIDE

Mô hình Greta [17] là mô hình với sự cố gắng lớn nhằm nâng cao chất lượng hiển thị các chi tiết phức tạp của khuôn mặt Greta bao gồm khoảng 15000 đa giác Mục đích của Greta là biểu hiện xúc cảm trên khuôn mặt trong quá trình giao tiếp và trao đổi thông tin Greta tập trung đưa ra hình ảnh chi tiết của những vùng quan trọng nhất như trán, mắt, miệng và nhân trung Ở phương pháp này, các vùng quan trọng hơn được xếp nhiều đa giác hơn Hơn nữa, phần trán và nhân trung được chú ý đặc biệt Trong lúc lông mày nhướn lên, các nếp nhăn nằm ngang được tạo ra do sự tổ chức các

đa giác ở vùng trán sang một mạng lưới ngang thông thường dựa trên kĩ thuật tạo bề mặt sần (Bump mapping techniques, Moubaraki et al., 1995) [24] Để có được một rãnh lõm phẳng trong quá trình cười, các đa giác ở vùng nhân trung được tổ chức sao cho có thể phân biệt riêng rẽ giữa phần da căng ra ở gần miệng và phần da ở dưới cằm

Hình 5 cho chúng ta thấy độ mịn vượt trội của mô hình Greta (hình bên trái là mặt trước, bên phải là mặt bên)

Hình 5 Mô hình Greta

Ở dưới lớp da đa giác vừa dựng, ta cần dựng mô hình các cơ bằng cách thêm vào các lớp như lớp mỡ dưới da, lớp cơ và hộp sọ (Kahler et al., 2001 [18]; Lee et al., 1995 [21]; Terzopoulos và Waters, 1990 [32])

Để dựng mô hình của một khuôn mặt cụ thể, có ba phương pháp chính đã được giới thiệu Phương pháp đầu tiên là sử dụng công cụ dựng hình 3D như 3DS MAX và AutoCAD để dựng mô hình bằng tay Phương pháp này tốn rất nhiều thời gian và đòi hỏi sự kiên trì Phương pháp thứ hai là phương pháp quang trắc (photogrammetric measurement), cụ thể là đo ảnh, dựng mô hình mặt người từ các hướng nhìn khác nhau Phương pháp này vẫn yêu cầu xác định bằng tay các điểm trên tấm hình để tìm mối quan hệ giữa tấm hình và mô hình 3D Phương pháp thứ ba là sử dụng máy quét laser để có dữ liệu từ ảnh thật, sau đó sử dụng các hình ảnh này để dựng kết cấu cho

mô hình đầu người Lợi thế của phương pháp này khả năng đưa ra hình 3D và màu sắc các điểm rất chi tiết Các dữ liệu này có thể được tổng hợp để tạo nên một mô hình mặt người tĩnh rất giống với mặt thật

Các phương pháp tạo mô hình khuôn mặt trình bày ở trên đã sử dụng phép xấp xỉ

để dựng bề mặt khuôn mặt bằng lưới đa giác Các phương pháp này có một vài lợi thế Thứ nhất, các tính toán với bề mặt lưới đa giác như (i) xác định một phần hay toàn bộ

một vật thể nằm trong một khoảng không gian, (ii) tìm ra các bề mặt ẩn, và (iii) xác định độ bóng của các bề mặt nhìn thấy được đã giải quyết được bởi nhiều thuật toán đồ họa (Mahl, 1972 [23]; Weiss, 1966 [35]) Thứ hai là về tốc độ: các thuật toán này nhanh hơn và tiết kiệm hơn các thuật toán bậc cao Do đó có thể cài đặt trực tiếp vào phần cứng của máy tính Ngoài ra, chúng ta có thể áp dụng một số thuật toán tạo bóng như thuật toán tạo bóng Gouraud [16] hay thuật toán tạo bóng Phong (Bui, 1975) [9]

để làm mượt một mặt đa giác Tuy nhiên cần lưu ý rằng các thuật toán tạo bóng có thể mắc lỗi làm phẳng mặt lưới đa giác nếu sử dụng ít đa giác như trong các phương pháp của Parker [26] và phương pháp CANDIDE-1 [31]

2.2.2 Tạo mô hình mặt người bằng bề mặt tham số

Thay vì sử dụng lưới đa giác để mô hình hóa bề mặt của mặt người, chúng ta có thể sử dụng bề mặt tham số Bề mặt tham số là một hàm toán học Tuy nhiên, không dễ dàng để tìm được một hàm biểu diễn bề mặt của mặt người một cách chính xác Vì vậy chúng ta tiếp cận một hướng khả thi hơn là ghép nối một tập các “mảng” tham số để tạo nên phần bề mặt Các mảng này liên kết, ảnh hưởng đến nhau ở phần viền của chúng Phần viền chính là các đường biên và có tính chất liên tục C0 Độ mịn của bề mặt được đánh giá thông qua tính liên tục ở các đạo hàm bậc cao hơn Bề mặt đạt được liên tục C1 khi các mảng (biểu diễn bằng đạo hàm bậc nhất của các mảng ban đầu) đạt liên tục tại các đường biên, đạt liên tục C2 là liên tục đối với đạo hàm bậc hai… Bề mặt liên tục ở bậc càng cao thì bề mặt của mặt người dựng lên càng mịn

Cả bề mặt được điều khiển bởi một tập các điểm gọi là “điểm điều khiển” Khi các điểm điều khiển bị điều chỉnh, cả bề mặt sẽ chuyển động theo Để sắp xếp các điểm điều khiển, chúng ta sử dụng ma trận có kích thước (n+1)*(m+1) : W[i, j] với 0 ≤

i ≤ n, 0 ≤ j ≤ m Mỗi điểm trên bề mặt có một trọng số là W(u, v), được tính theo công thức là tổng có trọng số của các điểm điều khiển Wi,j :

Vì bề mặt của mặt người nhẵn, trơn và dễ thay đổi, nên nhiều hệ thống dựa trên

bề mặt tham số chọn các đường trục (spline) để mô hình hóa mặt người bởi chúng đơn giản và liên tục ở đạo hàm bậc cao Ví dụ, Billy, đứa con trong bộ phim “Tin Toy” của Pixar (Reeves, 1990) [29] ban đầu được mô phỏng từ các mảnh tam giác Bezier Hoạt ảnh mô hình được dựng không thật sự hoàn hảo do vẫn còn nhiều các nếp nhăn Sau

đó, các mảnh tam giác được thay thế bằng trục Bicubic Catmull-Rom, tuy nhiên vẫn chỉ giảm được các nếp nhăn chứ chưa làm biến mất hoàn toàn Facial Action Control Editor, tạm dịch là Bộ soạn thảo và điều khiển các hành động ở mặt, được viết bởi Waite (1989) [36] là một ví dụ khác Mảng cong B-Spline được sử dụng với 16*12 điểm điều khiển Do tính chất liên tục C2

của các mảng cong B-Spline nên bề mặt tạo được đã mịn và nhẵn hơn nhiều Chúng ta gọi bề mặt được cấu thành bởi các mảng cong này là bề mặt B-Spline, được minh họa trong Hình 6 Chuyển động của miệng, mắt, và lỗ mũi được xử lý bằng kĩ thuật cắt tỉa hình học (geometric trimming) Bằng việc sử dụng kĩ thuật này, chúng ta có thể loại bỏ các biểu hiện không mong muốn của

bề mặt và xây dựng những mô tả toán học mới cho các mảnh được cắt tỉa Tuy nhiên,

kĩ thuật này cũng có vài điểm hạn chế, ví dụ như nó không thể mô phỏng mí mắt hay mắt

Hình 6 Một bề mặt B-Spline

Để mô hình hóa từng cá thể mặt người, kĩ thuật này điều chỉnh mô hình mặt người sao cho phù hợp với dữ liệu được cung cấp bởi máy quét laser Quá trình điều chỉnh được thực hiện bằng cách cực tiểu hóa sai số bình phương trung bình giữa các điểm trong dữ liệu mẫu và các điểm trên bề mặt với điều kiện các điểm điều khiển phải được đặt đúng ở trong các vùng nơi đơn vị hành động (ví dụ cử động ở miệng)

diễn ra Điều này đảm bảo rằng các vùng mô của da sẽ được thiết lập lại một cách chính xác do có sự liên kết của các điểm điều khiển với các đơn vị hành động tương ứng Hơn nữa, dữ liệu mẫu được quét bởi máy quét laser có thể được sử dụng để dán lên mặt nạ (mặt bên ngoài) của phần mặt

Ưu điểm của phương pháp bề mặt tham số là xử lí ít dữ liệu hơn và đưa ra một bề mặt mượt, mịn hơn so với phương pháp lưới đa giác Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn tồn tại vấn đề kết xuất bề mặt Cho đến nay vẫn chưa có thuật toán hiệu quả để giải quyết các vấn đề như bề mặt ẩn, kết xuất bề mặt bậc hai, Mahl, 1972 [23]; Weiss,

1966 [35] Đối với bề mặt bậc cao hơn, chúng ta cũng có các thuật toán tương tự, nhưng chúng phức tạp và đòi hỏi chi phí cao Do đó, các bề mặt bậc cao thường được dựng mô hình bằng lưới đa giác Quá trình này được gọi là đa giác hóa Tuy nhiên, nếu

độ phân giải mẫu cao, phương pháp này vẫn cần đến khối lượng tính toán rất lớn Thêm vào đó, nếu vùng mẫu trên mặt người nhỏ, thì việc sử dụng nhiều trục điểm điều khiển trở nên không hiệu quả Phương pháp này cũng thiếu sót trong việc tạo ra các nếp nhăn mờ trên khuôn mặt do độ mượt cao Tuy nhiên, khi dựng mô hình một vùng nhỏ và mịn trên mặt người, phương pháp này tỏ ra thích hợp và hiệu quả

2.3 Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Có hai phương pháp tái tạo khuôn mặt chính:

 Phương pháp hai chiều, 2-Dimension (2D): phương pháp này giúp tái tạo lại được bức ảnh chụp khuôn mặt

 Phương pháp ba chiều, 3-Dimension (3D): phương pháp này giúp tái tạo lại được mô hình ba chiều thể hiện rõ ràng chiều sâu và đặc điểm của khuôn mặt

2.3.1 Các phương pháp hai chiều (2D)

Tái tạo mô hình khuôn mặt trong không gian hai chiều cần có một nhà họa sĩ pháp y Họa sĩ pháp y là người có chuyên môn, am hiểu về hộp sọ, mối tương quan giữa hộp sọ và dung nhan khuôn mặt Họ vẽ phác thảo bức vẽ chân dung hoặc quan sát ảnh với hộp sọ để nhận xét độ chính xác cũng như những điểm cần điều chỉnh

Có hai phương pháp 2D chính: phương pháp lồng sọ vào bức vẽ chân dung và

phương pháp lồng sọ vào ảnh

Phương pháp này được Pearson đề xuất vào nằm 1926 [27] Họa sĩ vẽ phác thảo chân dung dựa trên các số đo hộp sọ, lồng bức ảnh chân dung vào rồi quan sát sự phù hợp Sau đó họa sĩ đính bức vẽ lên hộp sọ thật như Hình 7 để quan sát và chỉnh sửa bức vẽ cho phù hợp

Hình 7 Lồng sọ vào bức vẽ chân dung

Phương pháp này được các tác giả: Sen (1962), Gupta (1969) và Sekharan (1973) [4] đề xuất và phát triển Mục đích chính là so sánh khuôn mặt với hộp sọ để chỉ ra những nét phù hợp, từ đó kiểm tra xem chiếc sọ nguyên vẹn hoặc không nguyên vẹn (ví dụ trong Hình 8 chỉ có nửa sọ) có phải người trong ảnh không

Hình 8 Ảnh nửa mặt và nửa sọ

Các kĩ thuật chính đã được phát triển sử dụng phương pháp này bao gồm:

 Lồng sọ vào ảnh trên hệ thống gương bán mạ (Hình 9)

 Lồng sọ vào ảnh trên video

 Lồng sọ vào ảnh trên vi tính

Hình 9 Lồng sọ vào ảnh trên hệ thống gương bán mạ tại viện Pháp y Quân Đội

(Vụ xác không đầu tại hồ Văn Chương – Đống Đa – Hà Nội)

Năm 2007, Viện Công nghệ thông tin – Viện khoa học và công nghệ Việt Nam phối hợp với viện Pháp y Quân đội xây dựng thành công phần mềm RFFSkull là một phần mềm đồ họa theo không gian 3 chiều giúp cho việc lồng sọ vào ảnh chân dung một cách tự động với tham số đầu vào là xương sọ mặt và ảnh chân dung [4]

Nguyên tắc cơ bản để thực hiện các phương pháp 2D:

 Chủng tộc, giới tính, tuổi và các thông số cần thiết của hộp sọ cần được cung cấp

 Hộp sọ phải được chụp X-quang trên mặt phẳng ngang frankfort, các phim trán (trước, sau) và phim nghiêng tạo một góc vuông với nhau Trong phim chụp thẳng, khay dựng phim ở trước mặt, khoảng cách chụp là 152.4 cm tới trục transmetal Trong phim chụp nghiêng, khay đựng phim đặt ở bên trái và khoảng cách từ ống chụp đến mặt phẳng dọc giữa là 152.4 cm Trong phim chụp trước sau, ống chụp nằm sau hộp sọ Cả phim chụp thẳng và nghiêng cần được đánh dấu chính xác các chi tiết về xương đã được mô tả Các mốc này là nền tảng cho việc vẽ ra các chi tiết nét mặt

 Một số thông số về hộp sọ cần thiết cho phương pháp này:

 Kích thước diện mạo

o Cao môi: từ môi trên đến môi dưới

o Cao tai: từ đỉnh tai đến dái tai

o Rộng tai: nền tai trên và chỗ bám trên của tai vào đầu, nền tai dưới và chỗ bám dưới của tai vào đầu

Bảng 1 là tổng kết của TSKH Lê Hữu Hưng trong luận án phó tiến sĩ khoa học y được thực hiện năm 1995 (số liệu được trình bày được trích dẫn từ [5])

Bảng 1 Chỉ số sọ của một số dân tộc khác nhau

STT Các kích cỡ Sọ Việt hiện đại Sọ Lào Sọ Thái Lan

Rộng trán

Cao sọ Dài nền sọ

1379.5±55.2 549.2 ± 78.9 167.9 ± 7.8 144.5 ± 4.8 94.1 ± 3.1 132.7 ± 3.5 96.0 ± 2.8 89.2 ± 4.7 67.8 ± 4.4 97.7 ± 3.05 95.5 ± 4.6 33.54 ± 1.71 42.66 ± 1.93 51.3 ± 2.43 26.34 ± 1.65

1379.8±78.8 613.1±104.9 168.6 ± 7.45 141.4 ± 5.1 91.1 ± 5.2 135.9 ± 4.9 96.4 ± 4.4 93.7 ± 5.2 67.23 ± 4.5 98.9 ± 5.5 94.15 ± 4.2 32.69 ± 2.44 42.36 ± 1.78 51.21 ± 3.59 25.57 ± 1.94

Đơn vị: Dung tích (ml) Trọng lượng (g) Dài, rộng và cao (mm)

Với phương pháp lồng sọ vào ảnh, Krogman [20] cùng với các nhà họa sĩ pháp y

đã cùng nhau xem xét, đo đạc tất cả các kích thước sọ mặt hiện có Họ đã chụp và thu thập rất nhiều các phim X-quang thẳng và nghiêng, từ đó tái tạo mặt nhìn thẳng và nhìn nghiêng Sự phác thảo này phù hợp với cả nam, nữ, da trắng và da đen

Ví dụ, tháng 6 năm 1978, cảnh sát bang N.Y, Troop C gửi tới Krogman [20] chất liệu xương của một nam giới da trắng tuổi khoảng 50 cùng với hộp sọ và xương hàm dưới (không có răng) để phân tích Chất liệu xương của một người nam giới da trắng không răng, tuổi khoảng 50; hộp sọ và xương hàm dưới là những dữ liệu có để phân tích Những thông số đo được như sau:

 Bề rộng hộp sọ là 132mm; thêm vào 6-7mm bề dày của mô, bên phải, trái và

chiều rộng của đầu là 144-146mm

 Chiều rộng hai gò má là 121mm; cộng thêm 4mm chiều dày mô, bên phải, trái và chiều rộng giữa mặt là 129mm

 Chiều rộng Bigonial là 95mm; cộng thêm 8-10mm bề dày mô ở bên phải, trái và chiều rộng mặt dưới (qua xương hàm dưới) 111-115mm

Tại Nga (Liên Xô cũ), Graximov đưa ra phương pháp tìm mối liên quan giữa phần cứng và phần mềm của hộp sọ Trên cơ sở đó ông tái tạo thành công mô hình đầu người như trong vụ ở năm 1950 như đã giới thiệu Tuy vậy, các công thức mà Graximov đưa ra hiện không còn chính xác do sự thay đổi của mặt người theo thời gian và không gian Ví dụ hình dáng của miệng được quyết định bởi kiểu răng, độ vẩu xương hàm trên và kiểu khuôn mặt Độ vẩu của người da đen, người Nhật Bản và người Malaysia quyết định kiểu môi dày Sự phát triển về kinh tế mang đến điều kiện sống tốt hơn, chăm sóc sức khỏe tốt hơn và các vấn đề về di truyền đã làm thay đổi mối tương quan giữa các phần cứng và mềm của hộp sọ con người

2.3.2 Các phương pháp ba chiều (3D)

Có hai phương pháp chính trong việc tái tạo khuôn mặt bằng phương pháp ba chiều: phương pháp 3D truyền thống (thủ công) và phương pháp 3D sử dụng Công nghệ Thông tin (có sự hỗ trợ của máy tính)

Kỹ thuật phổ biến nhất được sử dụng trong tái tạo khuôn mặt bằng phương pháp 3D truyền thống là xây dựng trong không gian ba chiều các đặc điểm khuôn mặt trên xương sọ Có hai cách tiếp cận với việc tái tạo khuôn mặt là: phương pháp giải phẫu

và phương pháp độ dày mô

 Phương pháp giải phẫu cần mô hình hóa từng cơ mặt và áp chúng vào hộp sọ Cơ

sở lý thuyết của phương pháp này được mô tả chi tiết ở phần 3.1 của chương 3 Phương pháp giải phẫu có ưu điểm là có thể làm cho bộ mặt sống động nhưng có nhược điểm là tốn nhiều thời gian để mô hình hóa từng cơ

 Phương pháp độ dày mô: là phương pháp rất phổ biến Phương pháp này dựa vào

độ dày của mô mềm tại một số điểm mốc Người ta thường sử dụng 32 điểm mốc (10 điểm trên đường ở giữa khuôn mặt và 22 điểm đối xứng ở hai bên mặt) Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến độ dày mô mềm như: chủng tộc, giới tính, độ tuổi và

thể trạng gầy, béo khác nhau Sau đây là một số thực nghiệm, phương pháp mà các nhà nghiên cứu đi trước đã đạt được nhờ sử dụng phương pháp 3D này [33]:

 Năm 1867, Paul Broca được cho là người đầu tiên nghiên cứu về mối quan

hệ giữa xương và độ dày của các mô mềm trên khuôn mặt

 Năm 1883, Welker nghiên cứu độ dày mô mềm trên tử thi của 13 đàn ông bằng cách rạch dao vào trong, xuyên qua da mặt

 Năm 1885, phương pháp tái tạo đầu tiên được sử dụng bởi His khi ông phải tái tạo mặt của Jean Sebastien Bach Ông đã tăng số lượng mẫu của Welker

và tính toán chính xác mối quan hệ giữa xương và độ dày mô mềm His đã sử dụng một kim sắc và mỏng, đâm vào thịt ở góc bên phải của xương tại một

số vị trí cho đến khi đâm vào đến xương Trước khi dùng kim đâm, ông dùng mảng cao su nhỏ đặt sát mặt da, sau đó ông cho kim đâm xuyên qua mảng cao su và đâm tiếp vào tổ chức mô mềm vùng mặt cho đến tận xương Ông

đo lấy khoảng cách từ đầu nhọn của kim đến mảnh cao su để ra được độ dày của mô tại chính vị trí đó Sau đó ông lập bảng thống kê các số liệu đo được

để phân tích đánh giá

 Năm 1898, Kollman và Buchly đi sâu hơn vào phân tích thống kê Kollman

và Buchly phát triển thêm công việc của His và cũng tiến hành trên các xác

tử thi và rút ra kết luận là có bốn phân loại về dạng mô của cơ thể: mỏng, rất mỏng, được nuôi dưỡng tốt và được nuôi dưỡng rất tốt Độ dày các lớp của

mô được tính trung bình một cách phù hợp Họ cũng đã xem xét các lớp mô của nam giới và nữ giới người Capca Họ lập được bảng so sánh độ dày trung bình của mô ở nam giới và nữ giới với các chỉ tiêu lớn nhất và bé nhất của cả hai giới tính Kollman và Buchly đã so sánh kết quả nghiên cứu của họ với những kết quả nghiên cứu của His Họ kết hợp các dữ liệu và đưa ra được những giá trị có ý nghĩa: khoảng giá trị nhỏ nhất và lớn nhất độ dày của mô tương ứng với 45 phụ nữ và 8 xác tử thi nữ

Những nghiên cứu của His, Kollman và Buchly là nền tảng cơ bản cho những công việc, những nghiên cứu sau này như: Zieleler đã đưa ra những số liệu về những phần mô mềm của mặt của người da đen Châu Mỹ, Hearslem – Riémchneider báo cáo về các mô và cơ ở mặt của 14 người Papu và người Melanêdi, Stadmuller kết hợp những dữ liệu và chủng tộc đã đề cập ở trên trong bảng so sánh và thêm thông tin liên quan một người đàn ông từ Java Cùng thời điểm năm 1898 này, Merkel đã tái tạo được khuôn mặt 3D nhờ phương pháp đắp tượng bằng chất dẻo

 Năm 1921, Boule đã sử dụng phương pháp của Merkel tái tạo khuôn mặt người từ hộp sọ hóa thạch

 Tuy nhiên cha đẻ của ngành khoa học về tái tạo khuôn mặt người được nhắc đến một cách chính thức là nhà khoa học Gerasimov, người Nga Ông là nhà nhân chủng học, dân tộc học và họa sĩ Ông là người đầu tiên tái tạo khuôn mặt trong pháp y

 Mùa xuân 1950, Gerasimov đã đắp hoàn chỉnh, sinh động tượng phần đầu dựa theo xác của một người đàn ông đã phân rã gần hết Ông xác định được

đó là một thanh niên tầm 24-25 tuổi và ảnh tượng đầu này được gửi đi khắp nơi để nhận dạng Ít lâu sau, một bà mẹ đã nhận ra đó là con mình, sinh năm

1925 và bị mất tích từ năm 1949 Sau việc này, phương pháp của Gerasimov được thừa nhận và được khẳng định là một biện pháp kĩ thuật hình sự hiệu quả và đáng tin cậy Sau đó, ông đã giúp cảnh sát dựng lại nhiều khuôn mặt

tử thi, xác định được nạn nhân và từ đó có thêm chứng cứ để tìm ra hung thủ

 Năm 1955, Gerasimov đề xuất phương pháp của mình vào việc tái tạo mặt người cổ xưa Ông đã khôi phục được nhiều khuôn mặt của các nhân vật lịch

dự tính của lớp da và cơ Để làm được việc này, bà phải dựa vào sơ đồ cơ từ phía ngoài đến phía trong mà các nhà nhân chủng học thường dùng Khi ước lượng được độ dày lớp da và cơ, bà đánh dấu những mốc độ dày của chúng, sau đó tạo ra lớp phủ bằng đất sét trên khuôn mặt để tượng trưng cho từng phần

 Để hoàn thành khuôn mặt bức tượng, Gatliff thêm vào khuôn mặt đôi mắt Nếu như tìm thấy vài sợi tóc ở xác chết, bà sẽ tạo ra một mái tóc nhân tạo có cùng màu và độ dày của sợi tóc Bức tượng của bà coi như đã hoàn thành

(Hình 10)

Hình 10 Tái tạo mặt dựa trên xương sọ mặt của nạn nhân Trái sang phải: Xương mặt sọ, khuôn mặt tái tạo, khuôn mặt thật

 Năm 1963, Altemus đo độ dày các mô ở mặt từ phim X – quang sọ não nghiên của 50 trẻ em người Mỹ da đen ở Washington, D.C (25 nam, 25 nữ) tuổi từ 12 – 16 Sau đó ông rút ra kết luận: Có sự biến thiên lớn ở các mô mềm che phủ mặt ở các cá thể Heglar cũng tiến hành nghiên cứu ở các trẻ

em da trắng (21 nam và 27 nữ tuổi 10 – 18) Ông đã thực hiện 13 phép đo phim X – quang nghiêng, kết quả nghiên cứu tương tự như nghiên cứu của Altemus

 Một nghiên cứu rất toàn diện về độ dày mô mặt ở người Mỹ da đen là của Rhine và Campbell (1980) [30] Họ đã nghiên cứu mẫu gồm 59 tử thi da đen không ướp (44 nam, 15 nữ) và đo kích thước 10 điểm giữa và 22 điểm bên và cho ra các thông số độ dày mô mềm (mm) cho người Mỹ da đen như ởBảng

2

Bảng 2 Các thông số độ dày mô mềm (mm) cho người Mỹ da đen

Upper Lip Margin

Lower Lip Margin

2.50 4.00 5.25 2.25 5.00 6.25 8.50 9.25 8.50 3.75 2.75 5.25 4.00 7.00 6.00 3.50 4.25 5.00 12.00 11.00 9.50

4.25 5.25 6.50 3.00 10.00 9.75 11.00 10.75 11.25 7.25 4.25 8.25 5.75 13.25 10.00 7.25 8.50 11.50 19.50 18.25 16.00

3.50 4.75 5.50 2.75 8.50 9.00 10.00 9.50 10.00 5.75 3.50 7.00 6.00 12.75 10.75 7.50 8.00 12.00 19.25 17.00 15.50

5.50 7.50 7.50 3.50 11.00 11.00 12.75 12.25 14.00 10.75 5.50 10.25 8.25 15.25 13.75 11.75 11.25 17.50 25.00 23.50 19.75

4.25 7.50 7.00 4.25 9.00 11.00 12.25 13.75 14.25 9.00 5.00 10.00 8.50 14.00 14.75 13.00 10.50 17.50 23.75 20.25 18.75

 Một cách sử dụng phương pháp độ dày các mô để tái tạo khuôn mặt là đắp đất sét lên hộp sọ Đầu tiên là chuẩn bị hộp sọ, ta cần phải chú ý đến các phần mỏng, dễ vỡ như mũi và hốc mắt Bộ răng thường cung cấp rất nhiều thông tin hữu ích, lúc này lại cần đến kinh nghiệm nha khoa Với việc tái tạo phần dưới của mặt, hàm dưới cần được điều chỉnh vị trí đảm bảo chính xác với hộp sọ Kết hợp với một nhà nhân loại học, ta có thể nhận định được độ tuổi, giới tính và vóc người Khi có được các dữ liệu đo đạc được này, người

ta sẽ đắp đất sét lên hộp sọ để tạo thành khuôn mặt sao cho các điểm và khoảng cách được khớp Hình 11 mô tả quá trình khôi phục khuôn mặt như trên

Hình 11 Mô hình khuôn mặt với việc đắp đất sét lên hộp sọ, sử dụng

phương pháp độ dày các mô

Phương pháp 3D sử dụng công nghệ thông tin chính là phương pháp tái tạo khuôn mặt với sự trợ giúp của máy tính Thông thường phương pháp này gồm các bước sau:

 Bước 1: Tạo mô hình 3D từ hộp sọ

Sử dụng các thiết bị số hóa như chụp cắt lớp, Computerized Axial Tomography Scan (CT-scan), chụp cộng hưởng từ (Magnetic resonance imaging

- MRI), hoặc các thiết bị số hóa ba chiều khác để tạo ra mô hình 3 chiều của hộp

sọ Kỹ thuật chụp cắt lớp vi tính cho phép đo đạc chính xác chiều dày của các

mô mềm vùng đầu mặt Một số lượng lớn các số đo chiều dày mô mềm được thu thập với các thuộc tính liên quan như tuổi, giới, tầm vóc, nhóm chủng tộc Những

dữ liệu thu được có thể là một tập các ảnh hai chiều (với phương pháp chụp cắt lớp và chụp cộng hưởng từ) hoặc một tập các điểm 3 chiều chưa theo cấu trúc chứ chưa phải là mô hình 3 chiều của hộp sọ ngay Vì vậy, để thu được mô hình 3 chiều cần thiết, chúng ta lại phải nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật xây dựng

mô hình 3 chiều từ nhiều ảnh [22], các kỹ thuật tổ chức lại tập các điểm 3 chiều thành cấu trúc Tuy nhiên các kĩ thuật đã đề xuất còn có độ chính xác chưa cao nên công việc này vẫn còn đang là vấn đề cần nghiên cứu nhiều hơn

 Bước 2: Xác định các điểm mốc, các điểm đặc trưng tương ứng trên da và dựng

mô hình khuôn mặt

Trên mô hình 3D có được sau bước đầu tiên của hộp sọ, người ta xác định được các điểm mốc, sau đó tại các điểm mốc này, người ta xác định các điểm tương ứng trên da (các điểm đặc trưng của khuôn mặt) nhờ vào độ dày của mô Xác định chính xác các điểm đặc trưng này một cách tự động cũng là một công việc được nhiều nhóm nghiên cứu quan tâm và đã giải quyết được phần nào Dựa vào các điểm đặc trưng này, người ta có thể thực hiện phép nội suy nhờ các công

cụ như mạng hàm cơ sở bán kính (Radial Basis Functions - RBF), B-spline, uniform rational B-spline (NURBS), Spline phân cấp, để tạo ra lưới 3 chiều của

Non-bề mặt khuôn mặt tương ứng [10][11]

Một phương pháp khác dùng các phương pháp xác suất thống kê dựa trên tập

cơ sở dữ liệu đã có để tính ra được lưới 3 chiều của bề mặt khuôn mặt [8]

Người ta cũng có thể tạo ra một lưới 3 chiều mẫu cùng với các điểm điều khiển trên đó Sử dụng các kĩ thuật biến dạng dựa trên điểm điều khiển, người ta thay đổi điểm điều khiển một cách hợp lý để tạo được lưới 3 chiều của bề mặt khuôn mặt tương ứng [28]

Một số nhà nghiên cứu còn sử dụng phương pháp mô phỏng các vùng phần mềm trên khuôn mặt người, như các cơ mặt, lớp da,… để tái tạo lại được toàn bộ vùng đầu và mặt một cách hoàn chỉnh dựa trên mô hình 3D của hộp sọ và độ dày các mô mềm tương ứng, không những vậy họ còn có thể tái tạo lại được các chuyển động trên khuôn mặt [19]

 Bước 3: Làm đẹp khuôn mặt tái tạo được

Mô hình 3D của khuôn mặt sau khi được tái tạo cũng có thể được làm chân thật hơn bằng cách thêm các bộ phận trên mặt như mắt, mũi, tai, môi; và dán bề mặt da Tuy nhiên có khó khăn là các bộ phận như mắt, mũi, và miệng không đoán biết được từ xương sọ mặt Công việc làm đẹp khuôn mặt này đòi hỏi việc nghiên cứu các kỹ thuật mô phỏng lớp da và các kỹ thuật ghép ảnh 2 chiều vào 3 chiều

Hình 12 Quá trình tái tạo khuôn mặt từ hộp sọ

Hình 12 cho ta hình dung về một quá trình tái tạo khuôn mặt từ khâu đầu tiên quét hộp sọ (a), sau đó thêm các điểm đặc trưng lên ảnh thu được (b), kế tiếp là khớp các cơ vào hộp sọ (c) và cuối cùng là làm mịn, đẹp khuôn mặt tái tạo được (d)

Một ví dụ vào năm 1997, Francesco Mallegni cùng các nhà Ai Cập học đã sử dụng kĩ thuật cắt lớp vi tính xoắn ốc (Hình 14b) để tái tạo khuôn mặt từ hộp sọ trong xác ướp một hoàng tử Ai Cập Xác ướp có niên đại vào khoảng 339-201 trước Công Nguyên và được lưu giữ trong bảo tàng khảo cổ học ở Florence (Hình 13a) Các nhà khoa học Ai Cập cũng đã tạo được hình ảnh kĩ thuật số đầu tiên về khuôn mặt của Pharaoh huyền thoại Tutankhamun (Hình 14a) sau khi chụp cắt lớp xác ướp 3000 tuổi Sau đó họ dựng lên khuôn mặt như Hình 14b và cuối cùng là dán bề mặt mô mềm như Hình 14c

(c) Hình 14 Dựng lại khuôn mặt của Pharaoh Tutankhamun

Một số hệ thống phần mềm tái tạo khuôn mặt từ hộp sọ:

 Hệ thống do Björn Anderson, Martin Valfridson phát triển năm 2005 [6]

Hệ thống sử dụng phần mềm đồ họa 3DS MAX Quá trình hoạt động của hệ

thống như sau:

 Bước 1: Thu thập dữ liệu từ quét CT Hộp sọ được quét bởi CT-scanner

Các lớp cắt được lưu ở định dạng DICOM

 Bước 2: Phân đoạn dữ liệu Phần mềm phân đoạn được sử dụng để chỉnh

sửa các lớp nhằm loại bỏ các thứ dính vào các hốc Phần mềm phân đoạn

này cũng được sử dụng để tạo ra mô hình 3D để nhập vào 3DS MAX

 Bước 3: Nhập mô hình vào 3DS MAX và thực hiện tiền xử lý như chuẩn

hóa và quay mô hình

 Bước 4: Đặt vị trí các mốc nhờ giao diện đồ họa

 Bước 5: Phủ các hốc trên hộp sọ

 Bước 6: Thực hiện các tính toán trên lưới dựa trên độ dày của mô tại các

mốc nội suy độ dày mô tại các điểm khác

 Bước 7: Tạo cằm, cổ, mũi, mắt, tai và môi

 Bước 8: Hậu xử lý mô hình Chỉnh sửa mô hình dựa trên các hiểu biết về