Khóa luận Tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Nguyễn Đình Tƣ

TÁI TẠO MÔ HÌNH KHUÔN MẶT

TỪ CÁC ĐIỂM ĐẶC TRƢNG

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ Thông tin

HÀ NỘI - 2010

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Nguyễn Đình Tƣ

TÁI TẠO MÔ HÌNH KHUÔN MẶT

TỪ CÁC ĐIỂM ĐẶC TRƢNG

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ Thông tin

Cán bộ hƣớng dẫn: PGS.TS Bùi Thế Duy

HÀ NỘI - 2010

Tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng

Nguyễn Đình Tư

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.

Hà Nội, ngày 20/05/2010

Nguyễn Đình Tư

i

Tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng

Nguyễn Đình Tư

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.

ii

Tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng

Nguyễn Đình Tư

MỤC LỤC

L Ờ I C ẢM Ơ N .........................................................................................................................................................I

TÓM T Ắ T .............................................................................................................................................................I I

M Ụ C L Ụ C ........................................................................................................................................................... III

DANH SÁCH HÌNH V Ẽ .....................................................................................................................................IV

DANH SÁCH B Ả NG............................................................................................................................................ V

CHƢƠNG 1 GIỚ I THI Ệ U................................................................................................................................... 1

CHƢƠNG 2 CÁC PHƢƠNG PHÁP TÁI T Ạ O KHUÔN M Ặ T ....................................................................... 3

2.1

Gi ớ i thi ệ u chung v ề gi ả i ph ẫ u khuôn m ặ t ...............................................................................3

Xương mặ t và h ộ p s ọ ....................................................................................................................... 3

Gi ả i ph ẫu cơ mặ t.............................................................................................................................. 6

Các phương pháp biể u di ễ n mô hình khuôn m ặ t ....................................................................9

T ạ o mô hình khuôn m ặ t v ớ i l ớp da là lưới đa giá c ........................................................................ 10

T ạ o mô hình m ặt ngườ i b ằ ng b ề m ặ t tham s ố ................................................................................ 13

Các phương pháp tái tạ o khuôn m ặ t.....................................................................................15

Các phương pháp hai chiề u (2D )................................................................................................... 15

Phương pháp lồ ng s ọ vào b ứ c v ẽ chân dun g ........................................................................ 16

Phương pháp lồ ng s ọ vào ả nh .............................................................................................. 16

Các phương pháp ba chiề u (3D) .................................................................................................... 20

Các phương pháp 3D truyề n th ố ng ...................................................................................... 20

Các phương pháp 3D sử d ụ ng công ngh ệ thông tin ............................................................. 25

CHƢƠNG 3 H Ệ TH Ố NG TÁI T Ạ O MÔ HÌNH KHUÔN M Ặ T T Ừ CÁC ĐIỂM ĐẶC TRƢNG .............. 31

Mô hình h ệ th ố n g ..................................................................................................................31

Chu ẩ n hóa d ữ li ệ u.................................................................................................................34

Các phép bi ến đổ i trong không gian ba chi ều đượ c s ử d ụ ng ......................................................... 34

S ử d ụ ng các phép bi ến đổi để chu ẩ n hóa d ữ li ệ u........................................................................... 40

Bi ến đổ i khuôn m ặ t ...............................................................................................................41

Mô hình khuôn m ặ t ngu ồ n............................................................................................................. 42

Bi ến đổ i mô hình khuôn m ặ t ......................................................................................................... 42

Ch ỉ nh s ử a khuôn m ặ t ............................................................................................................44

Ch ỉ nh s ửa theo điể m ...................................................................................................................... 44

Ch ỉ nh s ử a theo vùn g ...................................................................................................................... 45

Thi ế t k ế h ệ th ố ng...................................................................................................................49

CHƢƠNG 4 TH Ự C NGHI ỆM VÀ ĐÁNH GIÁ .............................................................................................. 54

4.1

4.2

Các bướ c ti ế n hành th ự c nghi ệ m ..........................................................................................54

K ế t qu ả và đánh gi á ..............................................................................................................55

CHƢƠNG 5 TỔ NG K Ế T.................................................................................................................................... 62

TÀI LI Ệ U THAM KH Ả O................................................................................................................................... 63

iii

Tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng

Nguyễn Đình Tư

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1. C ấu trúc xương đầu ngườ i .............................................................................................4

Hình 2. Các nhóm cơ mặ t ...........................................................................................................7

Hình 3. Các lo ại cơ mặ t ..............................................................................................................8

Hình 4. Các phiên b ả n khác nhau c ủ a CANDIDE ................................................................... 11

Hình 5. Mô hình Greta..............................................................................................................1 2

Hình 6. M ộ t b ề m ặ t B-Spline ...................................................................................................1 4

Hình 7. L ồ ng s ọ vào b ứ c v ẽ chân dung ....................................................................................1 6

Hình 8. Ả nh n ử a m ặ t và n ử a s ọ ................................................................................................1 6

Hình 9. L ồ ng s ọ vào ả nh trên h ệ th ống gương bán mạ t ạ i vi ện Pháp y Quân Độ i ...................1 7

Hình 10. Tái t ạ o m ặ t d ựa trên xương sọ m ặ t c ủ a n ạ n nhâ n ......................................................2 3

Hình 11. Mô hình khuôn m ặ t v ớ i vi ệc đắp đấ t sét lên h ộ p s ọ , s ử d ụ ng ...................................2 5

Hình 12. Quá trình tái t ạ o khuôn m ặ t t ừ h ộ p s ọ .......................................................................2 7

Hình 13. Ả nh ch ụp đầ u c ủa xác ướ p ở Florence (inv. N. 8643) (a) và ả nh ch ụ p c ắ t l ớ p xo ắ n ố c

(b) .............................................................................................................................................2 8

Hình 14. D ự ng l ạ i khuôn m ặ t c ủ a Pharaoh Tutankhamun. ......................................................2 9

Hình 15. Mô hình h ệ th ố ng tái t ạ o mô hình khuôn m ặ t t ừ các điểm đặc trưng ........................3 3

Hình 16. Phép quay chi ều dương, trục quay Ox, hướng nhìn là hướ ng âm tr ụ c O x ................3 5

Hình 17. Phép quay quanh m ộ t tr ụ c b ấ t kì ...............................................................................3 7

Hình 18. Quay vec-tơ 푢 v ề tr ụ c Oz ..........................................................................................3 8

Hình 19. Cách tính góc α ..........................................................................................................3 9

Hình 20. Ch ọn 4 điể m m ốc để chu ẩ n hóa d ữ li ệ u qua các phép bi ến đổ i 3D...........................4 0

Hình 21. Mô-đun chỉ nh s ử a khuôn m ặ t theo t ừng điểm đặc trưng ...........................................4 4

Hình 22. Mô-đun chỉ nh s ử a khuôn m ặ t theo vùn g ...................................................................4 5

Hình 23. Ch ỉ nh s ử a m ắ t to nh ỏ .................................................................................................4 6

Hình 24. Ch ỉ nh s ửa mũi dài ngắ n .............................................................................................4 6

Hình 25. Ch ỉnh độ r ộng cánh mũi ............................................................................................4 7

Hình 26. Ch ỉ nh s ử a mi ệ ng nh ỏ , r ộ ng........................................................................................4 7

Hình 27. Ch ỉ nh s ử a c ằ m dài, ng ắ n............................................................................................4 8

Hình 28. Ch ỉ nh s ử a tai to, nh ỏ ..................................................................................................4 8

Hình 29. Bi ểu đồ UML th ể hi ệ n th ế t k ế ph ần điề u khi ể n, hi ể n th ị khuôn m ặ t.........................4 9

Hình 30. Bi ểu đồ UML th ể hi ệ n thi ế t k ế ph ần điề u khi ể n các thao tác bi ến đổ i mô hình khuôn

m ặ t ............................................................................................................................................5 1

Hình 31. Giao di ệ n c ủ a h ệ th ố ng tái t ạ o và ch ỉ nh s ử a mô hình khuôn m ặ t..............................5 3

Hình 32. Các điểm đặc trưng đượ c ch ọn để th ử nghi ệ m ..........................................................5 5

Hình 33. K ế t qu ả tái t ạ o khuôn m ặ t c ủa ngườ i th ứ nh ấ t...........................................................5 6

Hình 34. Điề u ch ỉnh cánh mũi hẹp hơn ....................................................................................5 7

Hình 35. Điề u ch ỉ nh mi ệ ng nh ỏ hơn ........................................................................................5 7

Hình 36. K ế t qu ả tái t ạ o khuôn m ặ t c ủa ngườ i th ứ hai.............................................................5 8

Hình 37. Điề u ch ỉ nh cho m ắ t nh ỏ .............................................................................................5 9

iv

Tái tạo mô hình khuôn mặt từ các điểm đặc trưng

Nguyễn Đình Tư

DANH SÁCH BẢNG

B ả ng 1. Ch ỉ s ố s ọ c ủ a m ộ t s ố dân t ộ c khác nhau......................................................................1 9

B ả ng 2. Các thông s ố độ dày mô m ềm (mm) cho ngườ i M ỹ da đen ........................................2 4

B ả ng 3. B ảng đánh giá độ chính xác c ủ a các vùng trên khuôn m ặ t tái t ạo đượ c .....................6 0

v

Chương 1. Giới thiệu

Nguyễn Đình Tư

Chƣơng 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

1

Chương 1. Giới thiệu

Nguyễn Đình Tư

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.

2

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

Chƣơng 2 CÁC PHƢƠNG 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 Xƣơng 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

3

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

. 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.

4

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

 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

5

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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.

6

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

Hình 2. Các nhóm cơ mặt

7

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

Hình 3. Các loại cơ mặt

Hình 3 cho ta phân loại các cơ trên khuôn mặt, và dưới đây là mô tả cụ thể hơn

cho các cơ được minh họa trong hình trên [4]:

 Cơ trán: Gồm có cơ chẩm dính ở phía sau vào đường cong chẩm trên và cơ trán

dính ở phía trước vào da cung mày và cân sọ (ở dưới da, dưới cân sọ là xương

sọ) nối liền hai cơ đó vào nhau.

 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.

8

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

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

Nguyễn Đình Tư

. 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 phƣơng 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

9

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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 lƣới 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]

10

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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.

11

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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

12

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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 ngƣời 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 C¹khi các mảng (biểu diễn bằng đạo hàm bậc nhất của các mảng ban đầu) đạt

liên tục tại các đường biên, đạt liên tục C²là 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 W_i,j:

푛

푚

푤(푢, 푣) = 푁 (푢)푁 (푣) 푊

푖,푗

푖

푗

푖=0 푗 =0

Trong đó N_i(u) và N_j(v) là các hàm cơ bản. Một hàm cơ bản tạo nên một đường

cong trong không gian 2 chiều. Vì vậy chúng ta có thể tạo nên bề mặt bằng rất nhiều

các đường cong. Chúng được chọn lựa cẩn thận từ tính đơn giản, liên tục của đạo hàm

các cấp sao cho bề mặt được tạo nên đạt độ mịn cần thiết.

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

13

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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 C²của 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)

14

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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 phƣơng 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 phƣơng 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

15

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

phương pháp lồng sọ vào ảnh.

Nguyễn Đình Tư

2.3.1.1

Phƣơng pháp lồng sọ vào bức vẽ chân dung

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

2.3.1.2

Phƣơng pháp lồng sọ vào ảnh

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

16

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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:

17

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

. Kích thước sọ:

o Chiều rộng hộp sọ

o Chiều rộng hai ổ mắt

o Chiều rộng liên ổ mắt

o Chiều rộng lỗ mũi

o Chiều rộng hai gò má hoặc chiều rộng giữa mặt

o Chiều rộng vùng mặt dưới

o Chiều cao mặt

. 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.

B ả ng 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]).

18

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

Sọ Thái Lan

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

STT

Các kích cỡ

Sọ Việt hiện đại

Sọ Lào

1

2

Dung tích sọ

Trọng lượng sọ

Dài sọ

1363.97±103.2

557.4 ± 108.6

175.22 ± 4.50

137.9 ± 5.58

92.36 ± 5.38

136.99 ± 3.26

98.69 ± 7.59

95.07 ± 6.57

65.77 ± 5.76

99.06 ± 4.41

96.54 ± 4.55

33.78 ± 1.58

41.89 ± 2.11

50.10 ± 3.80

26.16 ± 2.05

1379.5±55.2

549.2 ± 78.9

167.9 ± 7.8

144.5 ± 4.8

94.1 ± 3.1

1379.8±78.8

613.1±104.9

168.6 ± 7.45

141.4 ± 5.1

91.1 ± 5.2

3

4

Rộng sọ

5

Rộng trán

6

Cao sọ

132.7 ± 3.5

96.0 ± 2.8

135.9 ± 4.9

96.4 ± 4.4

7

Dài nền sọ

Dài nền mặt

Cao mặt trên

Rộng mặt giữa

Rộng liên ổ mắt

Cao ổ mắt

Rộng ổ mắt

Cao mũi

8

89.2 ± 4.7

93.7 ± 5.2

9

67.8 ± 4.4

67.23 ± 4.5

98.9 ± 5.5

10

11

12

13

14

15

97.7 ± 3.05

95.5 ± 4.6

94.15 ± 4.2

32.69 ± 2.44

42.36 ± 1.78

51.21 ± 3.59

25.57 ± 1.94

33.54 ± 1.71

42.66 ± 1.93

51.3 ± 2.43

26.34 ± 1.65

Rộng mũi

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

19

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

chiều rộng của đầu là 144-146mm.

Nguyễn Đình Tư

 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 phƣơng 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).

2.3.2.1

Các phƣơng pháp 3D truyền thống

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

20

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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.

21

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

. 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

sử.

. Năm 1960, Ba Lan công bố tái tạo thành công khuôn mặt của nhà thiên văn

học Nicolas Copernic.

. Vào giữa những năm 1960 Betty Patt. Gatliff đã cùng với Clyde Snow, một

nhà nhân chủng học pháp y xây dựng phương pháp phục chế khuôn mặt, gọi

là phương pháp Gatliff-Snow, dựa trên những dữ liệu về độ dày mô mặt và

các đặc điểm về giải phẫu. Các bước chính trong phương pháp của Gatliff-

Snow là tạo ra bề mặt nền của bức tượng dựa vào cấu trúc xương sọ, bề dày

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).

22

Chương 2. Các phương pháp tái tạo khuôn mặt

Nguyễn Đình Tư

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 ở B ả ng

2.

23