Nghiên cứu nhân bản chuyển động khuôn mặt trên các mô hình khuôn mặt 3d khác nhau

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẶNG TUẤN ANH NGHIÊN CỨU NHÂN BẢN CHUYỂN ĐỘNG KHUÔN MẶT TRÊN CÁC MÔ HÌNH KHUÔN MẶT 3D KHÁC NHAU Ngành: Công nghệ Thông tin Chuyên ngành: Công nghệ Phần mềm Mã số: 60 48 10 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS Bùi Thế Duy Hà Nội - 2008 MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ KHUÔN MẶT VÀ HOẠT ẢNH CỦA KHUÔN MẶT 3D 1.1 Giới thiệu 1.2 Các kỹ thuật có đƣợc sử dụng để tạo mô hình làm hoạt ảnh khuôn mặt 3D 1.2.1 Tạo mô hình khuôn mặt 1.2.2 Tạo mô hình hoạt ảnh khuôn mặt Error! Bookmark not defined 1.2.3 Môi Error! Bookmark not defined 1.3 Một mô hình khuôn mặt 3D cho ứng dụng thời gian thực Error! Bookmark not defined 1.3.1 Lƣới mặt Error! Bookmark not defined 1.3.2 Mô hình môi Error! Bookmark not defined 1.4 Các làm khuôn mặt hoạt ảnh Error! Bookmark not defined 1.4.1 Các vectơ Error! Bookmark not defined 1.4.2 Cơ vòng miệng Error! Bookmark not defined 1.4.3 Cơ vòng mắt Error! Bookmark not defined 1.4.4 Xoay quai hàm Error! Bookmark not defined 1.4.5 Xoay tròng mắt Error! Bookmark not defined 1.5 Kết thực nghiệm Error! Bookmark not defined 1.6 Kết luận chƣơng Error! Bookmark not defined CHƢƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT NỀN TẢNG Error! Bookmark not defined 2.1 Giới thiệu Error! Bookmark not defined 2.2 Các nghiên cứu trƣớc việc chuyển hoạt ảnh khuôn mặt Error! Bookmark not defined 2.2.1 Nhân biểu Error! Bookmark not defined 2.2.2 Dịch chuyển bảng hoạt ảnh khuôn mặt MPEG-4 Error! Bookmark not defined 2.2.3 Chuyển cấu trúc khuôn mặt nhiều lớp Error! Bookmark not defined 2.3 Mạng RBF thuật toán di truyền học Error! Bookmark not defined 2.3.1 Mạng RBF Error! Bookmark not defined 2.3.2 Các thuật toán di truyền học Error! Bookmark not defined CHƢƠNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH KHUÔN MẶT 3D TỪ MỘT KHUÔN MẶT GỐC Error! Bookmark not defined 3.1 Giới thiệu Error! Bookmark not defined 3.2 Mô tả phƣơng pháp biến đổi khuôn mặt 3D Error! Bookmark not defined 3.3 Các mạng RBF Error! Bookmark not defined 3.4 Hàm sai số Error! Bookmark not defined 3.5 Sử dụng GA điều chỉnh điểm đánh dấu Error! Bookmark not defined 3.5.1 Nhiễm sắc thể Error! Bookmark not defined 3.5.2 Hàm thích nghi (Fitness function) Error! Bookmark not defined 3.5.3 Phép lai ghép (Crossover) Error! Bookmark not defined 3.5.4 Đột biến (Mutation) Error! Bookmark not defined 3.5.5 Phép toán bổ sung (Additional Operation) Error! Bookmark not defined 3.6 Quy trình biến đổi khuôn mặt 3D Error! Bookmark not defined 3.7 Một công cụ biến đổi khuôn mặt 3D Error! Bookmark not defined 3.7.1 Tạo mô hình khuôn mặt 3D Poser Error! Bookmark not defined 3.7.2 Công cụ biến đổi Error! Bookmark not defined KẾT LUẬN Error! Bookmark not defined TÀI LIỆU THAM KHẢO 12 PHỤ LỤC Error! Bookmark not defined DANH MỤC VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Ý nghĩa AMA Abstract Muscle Action Hành động trừu tƣợng FAP Facial Animation Parameter Tham số hoạt ảnh mặt FAT Face Animation Table Bảng hoạt ảnh khuôn mặt FFD Free Form Deformation Biến đổi dạng tự GA Genetic Algorithms Các thuật toán di truyền học RBF Radial Basis Function Hàm sở bán kính RFFD Rational Free Form Deformation Biến đổi dạng tự hợp lý DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Các mô hình khuôn mặt (ở phần khuôn mặt bên phải) Error! Bookmark not defined Bảng 1.2: Kết việc áp dụng kỹ thuật tăng tốc độ hoạt ảnh (trên máy tính Pentium III, 800 Mhz, 256MB RAM, Nvidia GeForce3 video card) Error! Bookmark not defined DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các mô hình khuôn mặt CANDIDE (trái) Greta (phải) 10 Hình 1.2: Một bề mặt B-spline 12 Hình 1.3: Mô hình vòng Waters Error! Bookmark not defined Hình 1.4: Mô hình phiến Waters Error! Bookmark not defined Hình 1.5: Mô hình vectơ Waters Error! Bookmark not defined Hình 1.6: Hành động vòng miệng thực: (a) chìa môi (b) mím môi Error! Bookmark not defined Hình 1.7: (a) Khuôn mặt khung lƣới cơ; (b) khuôn mặt bình thƣờng; (c) hiệu ứng gò má lớn bên trái Error! Bookmark not defined Hình 1.8: Chia vùng phần khuôn mặt bên phải Error! Bookmark not defined Hình 1.9: Đôi môi (bên trái) điểm điều khiển môi (bên phải) Error! Bookmark not defined Hình 1.10: (a) Lƣới mặt môi; (b) môi kết hợp với toàn lƣới mặt Error! Bookmark not defined Hình 1.11: Giản đồ mặt Error! Bookmark not defined Hình 1.12: Tác động đơn lên lƣới (a b); Tác động hai lên lƣới (biểu diễn theo bƣớc) cách mô tính chất song song (c,d,e,f) cách thêm biến đổi (g,h,i,j) Error! Bookmark not defined Hình 1.13: Tác động ba lên lƣới mặt: cách mô đƣờng song song (a) cách thêm biến đổi (b) Error! Bookmark not defined Hình 1.14: Khi có biểu buồn, xử lý co cặp lông mày: cách mô đƣờng song song (a) cách thêm biến đổi (b) Error! Bookmark not defined Hình 1.15: Miền chứa nếp nhăn đƣợc tạo co rút vectơ Error! Bookmark not defined Hình 1.16: Hàm nếp nhăn Error! Bookmark not defined Hình 1.17: Bài toán “pháp tuyến đỉnh không biểu diễn” cách giải Error! Bookmark not defined Hình 1.18: Các nếp nhăn co tạo nên Error! Bookmark not defined Hình 1.19: Mô tả hành động vòng miệng: đẩy môi (a); mím môi lại (b) Error! Bookmark not defined Hình 1.20: Sự biến đổi môi dƣới tác động co vòng miệng: dạng bình thƣờng (a); đẩy môi (b) mím môi lại (c) Error! Bookmark not defined Hình 1.21: Chỉ nhắm mắt (a); Nhắm hai mắt (b) Error! Bookmark not defined Hình 1.22: Các góc định hƣớng mắt Error! Bookmark not defined Hình 1.23: Vùng nhìn đƣợc mắt Error! Bookmark not defined Hình 1.24: Khuôn mặt buồn có (a) (b) nếp nhăn việc xử lý hành động co đa Error! Bookmark not defined Hình 1.25: Gƣơng mặt ngạc nhiên Error! Bookmark not defined Hình 1.26: Gƣơng mặt hạnh phúc Error! Bookmark not defined Hình 1.27: Gƣơng mặt buồn Error! Bookmark not defined Hình 2.1: Mạng RBF xây dựng mô hình chuỗi thời gian Error! Bookmark not defined Hình 2.2: Mạng RBF phân loại mẫu Error! Bookmark not defined Hình 2.3: Sơ đồ thuật toán di truyền học Error! Bookmark not defined Hình 3.1: Tổng quan hệ thống khai thác khuôn mặt Error! Bookmark not defined Hình 3.2: Mô hình khuôn mặt nguồn (4650 đa giác) Error! Bookmark not defined Hình 3.3: Giao phần bề mặt mô hình khuôn mặt với mặt phẳng mẫu Error! Bookmark not defined Hình 3.4: Cách đặt vị trí điểm mẫu giao phần mặt phẳng mẫu bề mặt mô hình khuôn mặt mục tiêu mô hình khuôn mặt biến đổi Error! Bookmark not defined Hình 3.5: Một điểm đánh dấu ban đầu biến thể Error! Bookmark not defined Hình 3.6: Phép lai ghép đa điểm Error! Bookmark not defined Hình 3.7: Cách thức hội tụ trình GA: đƣờng nét đứt – nghiệm đƣợc thay phép chiếu chúng lên mô hình khuôn mặt mục tiêu suốt trình GA; đƣờng liên tục: phép chiếu đƣợc sử dụng để tính hàm sai số để tạo nghiệm cuối Error! Bookmark not defined Hình 3.8: Quy trình biến đổi khuôn mặt 3D Error! Bookmark not defined Hình 3.9: Giao diện công cụ Face Poser Error! Bookmark not defined Hình 3.10: Hai hình ảnh khuôn mặt: chụp thẳng chụp bên Error! Bookmark not defined Hình 3.11: Nạp ảnh xác định số vị trí gƣơng mặt Error! Bookmark not defined Hình 3.12: Kết thu đƣợc sau bƣớc Error! Bookmark not defined Hình 3.13: Texture Variation công cụ Face ShapingError! Bookmark not defined Hình 3.14: Biểu đồ lớp thiết kế hệ thống Error! Bookmark not defined Hình 3.15: Giao diện công cụ biến đổi khuôn mặt 3D Error! Bookmark not defined Hình 3.16: Đƣa vào khuôn mặt mục tiêu Error! Bookmark not defined Hình 3.17: Chọn điểm đánh dấu khuôn mặt mục tiêu Error! Bookmark not defined Hình 3.18: Kết thực nghiệm sử dụng công cụ biến đổi khuôn mặt 3D Error! Bookmark not defined MỞ ĐẦU Hiện nay, phần lớn tƣơng tác ngƣời máy tính đƣợc thực thông qua chuột bàn phím Cùng với phát triển nhanh chóng đồ họa máy tính công nghệ ngôn ngữ, nhà nghiên cứu ngày ý tới việc đƣa tƣơng tác trở nên linh hoạt, thích ứng hƣớng tới ngƣời Một cách thực điều qua việc tạo agent thân (embodied agent) Các agent thân đƣợc sử dụng làm giao diện cho tƣơng tác ngƣời – máy tính [11] Ngƣời ta cho agent hội thoại thân (embodied conversational agents) cho phép ngƣời sử dụng tƣơng tác tự nhiên với máy tính Với xu phát triển giới ảo, công nghệ agent thân cho phép tạo dựng nhân vật ảo với nhiều mục đích khác nhƣ giải trí, giáo dục Khả nói chuyện, biểu gƣơng mặt cử agent thân khiến chúng phù hợp với ứng dụng giải trí Ngƣời kể chuyện ảo Đại học Twente ví dụ agent thân [38] Đây agent nói chuyện thân, kể lại câu chuyện đƣợc sáng tác ra, với ngôn điệu cử thích hợp Agent đƣợc đặt mô hình - nhà hát địa phƣơng: Virtual Music Center Bên cạnh dạng kể chuyện truyền thống này, ngƣời ta dự định phát triển kịch ảo, nhân vật thân diễn sân khấu ảo, dựa cốt truyện sáng tác Còn có nhiều ví dụ khác agent thân phục vụ lĩnh vực giải trí, nhƣ nhân vật nhân tạo phòng thí nghiệm truyền thông MIT [4], nhà bình luận bóng đá robot [2] Các agent thân làm ngƣời hƣớng dẫn thủ tục, trả lời câu hỏi thắc mắc, kiểm soát hành động sinh viên Agent thân trở thành đồng đội nhiệm vụ đòi hỏi tham gia nhiều ngƣời Một ví dụ agent nhƣ Steve - chuyên gia luyện bay môi trƣờng ảo Đại học Nam California [35] Steve đƣợc xây dựng nhằm hỗ trợ việc tập luyện đội mô hình môi trƣờng làm việc ảo tƣơng tác ba chiều sinh viên, mà việc luyện tập dựa thiết bị thật thực tế Các agent thân đƣợc dùng để phát triển trò chơi máy tính Các trò chơi máy tính truyền thống thƣờng có nhân vật thụ động, cứng nhắc, máy móc So với trò chơi ngƣời chơi (một ngƣời chơi với nhân vật máy tính), trò chơi nhiều ngƣời chơi đƣợc ƣa chuộng Chơi với ngƣời thật thú vị cách phản ứng ngƣời đƣa đến diễn biến mẻ, chơi nhiều lần với ngƣời Còn trò chơi chơi với nhân vật máy tính đƣợc điều Các agent thân (hay nhân vật ảo cử động) có mục tiêu, kiến thức khả riêng chúng, lời giải đáp cho vấn đề [23], đặc biệt loại trò chơi sử dụng máy tính để tạo nên giới nhân vật ảo tƣơng tác động với ngƣời chơi, ví dụ nhƣ Quake, Half-Life 2, Diablo 3, Do đó, nhân vật ảo cử động đƣợc phát triển đƣa vào nhiều loại trò chơi máy tính Chúng có tiềm dẫn đến việc đời loại trò chơi hoàn toàn [23] Một agent thân điển hình gồm thành phần sau: - Một đầu nói chuyện có khả nói, thể cử động môi nói, có biểu cảm gƣơng mặt thể đƣợc tín hiệu hội thoại - Một thể có khả thể cử - Một mô hình trí não bao gồm lòng tin, cảm xúc, kế hoạch hành vi, động thái tính cách… Đối tƣợng nghiên cứu luận văn agent thân đƣợc thể dƣới dạng khuôn mặt 3D Trong toán xây dựng mô hình khuôn mặt 3D, thông thƣờng ta phải trải qua bƣớc sau: - Bƣớc 1: Sử dụng đồ hoạ máy tính để tạo dựng mô hình khuôn mặt 3D - Bƣớc 2: Tạo dựng mô hình mặt đạt đƣợc biểu khuôn mặt chân thực thời gian thực máy tính thông thƣờng Các nghiên cứu trƣớc cho thấy bƣớc đòi hỏi nhiều công sức thời gian Và việc lặp lại xây dựng mô hình khuôn mặt 3D Đây lý để luận văn nghiên cứu phƣơng pháp tạo dựng mô hình mặt cho khuôn mặt 3D cách biến đổi mô hình khuôn mặt nguồn có mô hình mặt Trên sở nghiên cứu thử nghiệm phƣơng pháp nhân Bùi Thế Duy cộng [9], đƣa quy trình xây dựng công cụ tạo hoạt ảnh khuôn mặt 3D Công cụ đƣợc xây dựng để kết nối với phần mềm tạo khuôn mặt Poser Có số ƣu điểm sử dụng mô hình khuôn mặt biến đổi để thể mô hình khuôn mặt thay cho việc sử dụng thân mô hình Thứ nhất, tạo hoạt ảnh với mô hình khuôn mặt khác nhau, giữ đƣợc mô hình khuôn mặt cố định với số đỉnh số đa giác đƣợc xác định trƣớc Thứ hai, ta tái sử dụng thông số mô hình khuôn mặt cố định trƣớc, ví dụ nhƣ thông số xoay quai hàm đảo mắt Thứ ba, ta sử dụng lại thông tin vùng mô hình khuôn mặt để nâng cao hiệu vectơ điều khiển hoạt ảnh Luận văn đƣợc cấu trúc nhƣ sau Chƣơng giới thiệu mô hình khuôn mặt 3D dựa hệ thống đơn giản, đáp ứng mục tiêu sau: vừa tạo nên biểu khuôn mặt chân thực, đồng thời lại đạt đƣợc hoạt ảnh thời gian thực máy tính cá nhân thông thƣờng Chƣơng trình bày sở lý thuyết để xây dựng phƣơng pháp truyền hoạt ảnh khuôn mặt từ mô hình khuôn mặt cho trƣớc tới mô hình đƣợc tạo mà không cần nhiều thao tác ngƣời Chƣơng trình bày phƣơng pháp truyền hoạt ảnh khuôn mặt từ mô hình khuôn mặt cho trƣớc tới mô hình đƣợc tạo mà không cần nhiều thao tác ngƣời Chƣơng mô tả quy trình công cụ tác giả phát triển để thử nghiệm phƣơng pháp đƣợc đƣa luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ KHUÔN MẶT VÀ HOẠT ẢNH CỦA KHUÔN MẶT 3D 1.1 Giới thiệu Khuôn mặt ngƣời đặc biệt Đó phận thể quan trọng để giúp nhận diện ngƣời mắt thƣờng Trong hàng trăm khuôn mặt quen thuộc, nhận khuôn mặt cụ thể Ta có khả phát cử động tinh tế khuôn mặt Khả phát triển từ thời thơ ấu nhờ ta có đƣợc công cụ giao tiếp ngƣời Theo số nghiên cứu, trẻ em tháng tuổi bắt đầu hiểu đƣợc phản ứng khuôn mặt ngƣời khác Ngay tuổi, trẻ em phát triển bình thƣờng phân biệt biểu cảm xúc chúng tiếp tục hoàn thiện khả trình trƣởng thành Hoạt ảnh khuôn mặt ngƣời giữ vai trò quan trọng giao tiếp mặt đối mặt Cử động môi nói chuyện giúp đoán biết đƣợc mắt ngƣời nói Cohen and Massaro [13] chứng minh tỷ lệ nhận biết âm vị từ đoạn video vừa có hình ảnh ngƣời nói vừa có âm cao hẳn so với từ đoạn băng có âm Đối với ngƣời điếc, cử động môi điều thiết yếu để họ hiểu đƣợc hội thoại Trong giao tiếp cử chỉ, biểu khuôn mặt thƣờng ngụ ý biến đổi khuôn mặt theo thời gian Tuy nhiên, tranh chân dung thể cảm xúc, nghĩa biểu khuôn mặt chế độ tĩnh, biểu không rõ ràng không đƣợc đặt hoàn cảnh cụ thể Biểu khuôn mặt diễn liên tục suốt trình nói chuyện Chúng minh họa bổ sung cho thông tin từ lời nói Chúng diễn đạt cảm xúc, tâm trạng, truyền đạt thông tin tính cách ngƣời nói Những thông tin làm lộ phần ẩn giấu bên ngƣời, mà lời nói không toát lên đƣợc Bài toán tạo mô hình khuôn mặt ngƣời tạo hoạt ảnh mặt máy tính thách thức lớn cộng đồng khoa học nghiên cứu đồ họa vi tính Một nhu cầu nảy sinh thể đƣợc khuôn mặt chân thực, chất lƣợng cao đồng thời đạt đƣợc hoạt ảnh thời gian thực khuôn mặt Nhìn chung, trƣớc nghiên cứu Bùi Thế Duy cộng [7, 8], cách tiếp cận chƣa thể đạt đƣợc hai mục tiêu Hoạt ảnh khung sở (key-frame animation) [29], hoạt ảnh đƣợc tham số hoá (parameterized animation) [30] hoạt ảnh dựa hệ thống giả (pseudo-muscle-based animation) [21] cách thức đơn giản để đạt đƣợc hoạt ảnh thời gian thực, nhiên chúng tạo biểu khuôn mặt chân thực, không tạo đƣợc chỗ phình nếp nhăn da, nhƣ không xử lý đƣợc tƣơng tác đa tham số (đa cơ) Mặt khác, hoạt ảnh dựa hệ thống đa lớp với nhiều lớp thuộc cấu trúc khuôn mặt tạo đƣợc biểu đạt chân thực, nhƣng việc xử lý hoạt ảnh thời gian thực phƣơng pháp đòi hỏi dung lƣợng tính toán khổng lồ, mà máy tính cá nhân thông thƣờng không đáp ứng đƣợc Trong chƣơng này, xem xét mô hình khuôn mặt 3D dựa hệ thống giản đơn, mà tạo nét mặt chân thực nhƣ hoạt ảnh thời gian thực máy tính cá nhân thông thƣờng Để thực đƣợc điều này, tìm hiểu: - Một mô hình có biểu khuôn mặt chân thực chất lƣợng cao, đủ đơn giản để giữ đƣợc hoạt ảnh thời gian thực hỗ trợ mô hình điều khiển biến đổi gƣơng mặt - Một mô hình tạo biến đổi chân thực bề mặt khuôn mặt, xử lý đƣợc tƣơng tác đa cách xác, tạo đƣợc chỗ phình nếp nhăn thời gian thực Phần 1.2 bàn cụ thể kỹ thuật có đƣợc sử dụng để tạo mô hình làm hoạt ảnh khuôn mặt Trƣớc tiên, nghiên cứu hai kỹ thuật để tạo mô hình khuôn mặt, là: tạo mô hình khuôn mặt lớp hình đa giác tạo mô hình khuôn mặt lớp bề mặt đƣợc tham số hoá Phần ƣu nhƣợc điểm kỹ thuật trình biểu hoạt ảnh gƣơng mặt Sau nghiên cứu tiếp kỹ thuật làm hoạt ảnh khuôn mặt Bốn kỹ thuật đƣợc đề cập tới là: hoạt ảnh khung sở [29], hoạt ảnh đƣợc tham số hoá [30], hoạt ảnh dựa hệ thống giả [21] hoạt ảnh dựa hệ thống (muscle-based animation) [43] Phần 1.3 giới thiệu cấu trúc mô hình khuôn mặt Bùi Thế Duy cộng [7] Tôi mô tả cách thức xây dựng mạng lƣới khuôn mặt để tạo biểu chân thực giữ đƣợc hoạt ảnh thời gian thực Mạng lƣới khuôn mặt đƣợc thiết kế để nâng cao hiệu mô hình Phần 1.4 thảo luận hệ thống điều khiển hoạt ảnh khuôn mặt [7, 8] Trong phần này, mô tả cách thức mở rộng mô hình Waters [43] để xử lý việc kết hợp hành động đa cơ, để tạo chỗ phình nếp nhăn gƣơng mặt Phần bàn kỹ thuật để nâng cao hiệu mô hình Tiếp theo, tìm hiểu cách cử động vòng miệng, vòng mắt chuyển động hàm Cuối cùng, kết thực nghiệm Bùi Thế Duy cộng [8] đƣợc đƣa Phần 1.5, khuôn mặt đƣợc tạo mang sắc thái ngạc nhiên, hạnh phúc buồn rầu, nhằm minh họa cho cách thức xây dựng biểu khuôn mặt chân thực 1.2 Các kỹ thuật có sử dụng để tạo mô hình làm hoạt ảnh khuôn mặt 3D Mục đích hoạt ảnh khuôn mặt 3D điều khiển mạng lƣới bề mặt 3D mô hình khuôn mặt theo thời gian, cho thời điểm bất kỳ, mô hình khuôn mặt có biểu nhƣ ta mong muốn Có nhiều phƣơng pháp tạo nên hoạt ảnh khuôn mặt 3D, từ phƣơng pháp đơn giản nhằm tạo hoạt ảnh thời gian thực nhƣ mô hình khuôn mặt CANDIDE [36], đến phƣơng pháp phức tạp nhằm đạt đƣợc biểu khuôn mặt có chất lƣợng nhƣ ảnh chụp, ví dụ nhƣ mô hình khuôn mặt dựa hệ thống đa lớp Lee cộng [24] Theo mô tả Rydfalk [36], CANDIDE mô hình khuôn mặt đƣợc tham số hoá (parameterized face model), bao gồm 75 đỉnh 100 tam giác Mô hình đƣợc xây dựng dành riêng cho việc mã hoá khuôn mặt ngƣời, qua khuôn mặt ngƣời đƣợc mã hóa với tỷ lệ bít đƣợc giảm đáng kể, ứng dụng nhƣ điện thoại truyền hình Số lƣợng đa giác mô hình cho phép tái xây dựng đạt đƣợc hiệu ứng hoạt ảnh nhanh chóng với máy tính thông thƣờng (dung lƣợng thấp) CANDIDE đơn vị hành động (Action Units) toàn cục cục điều khiển [15] Các đơn vị toàn cục tƣơng ứng với chuyển động xoay quanh ba trục Các đơn vị hành động cục tạo biểu khác khuôn mặt Mô hình khuôn mặt Lee cộng [24] ví dụ phƣơng pháp nhằm đạt đƣợc biểu chất lƣợng cao Nó bao gồm nhiều lớp: lớp mô sinh học, lớp cấu trúc sọ đặc Để tạo mô hình khuôn mặt cá nhân, liệu từ máy quét laze đƣợc nhập tự động vào mô hình khuôn mặt chung Hình ảnh từ máy quét đƣợc xử lý để tạo nên kết cấu bề mặt mô hình khuôn mặt Bằng hệ thống xây dựng dựa vật lý học, biểu khuôn mặt chân thực đƣợc tạo bề mặt đƣợc cấu thành mô hình khuôn mặt Có hai vấn đề cần lƣu tâm xử lý hoạt ảnh khuôn mặt 3D Vấn đề việc tạo mô hình khuôn mặt, xử lý cách biểu mô hình khuôn mặt Vấn đề thứ hai việc tạo mô hình chuyển động khuôn mặt Bây xem xét lại kỹ thuật để xử lý hai vấn đề cách chi tiết Ngoài ra, thảo luận phƣơng pháp để tạo mô hình làm môi cử động Trong số phận khuôn mặt, môi đóng vai trò quan trọng giao tiếp mặt đối mặt Nó thành phần quan trọng biểu cảm xúc tham gia vào việc giải nghĩa lời nói Bởi vậy, môi thành phần đƣợc ý đặc biệt việc tạo mô hình hoạt ảnh khuôn mặt 1.2.1 Tạo mô hình khuôn mặt Khuôn mặt ngƣời bề mặt ba chiều linh hoạt phức tạp Khuôn mặt thƣờng mang số nếp nhăn cố định, chỗ phình nếp nhăn tạm thời đƣợc tạo trình biểu đạt khuôn mặt Thách thức đặt tạo nên bề mặt cho phép biểu chân thực, đồng thời đạt đƣợc hiệu ứng chuyển động thời gian thực Tạo mô hình khuôn mặt lớp da gồm nhiều đa giác Một phƣơng pháp sử dụng nhiều lớp đa giác để mô trực tiếp bề mặt khuôn mặt Sau đó, mô hình khuôn mặt đƣợc tạo hoạt ảnh cách trực tiếp điều khiển đỉnh đa giác bề mặt Phƣơng pháp lần đầu đƣợc giới thiệu Gouraud [17] Ông xây dựng mẫu bề mặt khuôn mặt nhiều điểm nối điểm để tạo thành lớp da gồm hình đa giác Ứng dụng phƣơng pháp này, Parke [29] tạo mô hình khuôn mặt, công trình lĩnh vực nghiên cứu hoạt ảnh khuôn mặt ngƣời Mô hình bao gồm khoảng 250 hình đa giác đƣợc tạo thành từ 400 đỉnh Do khuôn mặt ngƣời gần nhƣ đối xứng, nên cần tạo nửa mô hình khuôn mặt, nửa lặp lại đối xứng Parke tập trung vào tốc độ chất lƣợng trình kết xuất đồ họa (render) tạo mô hình khuôn mặt Ông giảm đến mức tối thiểu số lƣợng hình đa giác (nhƣng đảm bảo chất lƣợng tốt) để đạt đƣợc kết xuất đồ họa nhanh Để thu đƣợc độ tô bóng mịn (smooth shading), ông sử dụng thêm nhiều đa giác vùng có độ cong lớn (mũi, miệng, quanh mắt đỉnh cằm) giảm bớt vùng có độ cong nhỏ (trán, má cổ) Các đa giác vùng dƣới mắt, cánh mũi, bờ môi, khóe miệng, nơi xuất nếp nhăn khuôn mặt, đƣợc thiết kế cho cạnh chúng trùng với nếp gấp Các đa giác nằm vùng xuất đƣờng biên màu sắc, nhƣ môi lông mày, đƣợc thiết kế cho cạnh chúng trùng với đƣờng biên Nhiều hệ thống hoạt ảnh khuôn mặt khác sử dụng lƣới đa giác để mô lớp da khuôn mặt Ví dụ nhƣ mô hình khuôn mặt CANDIDE [36] mô hình khuôn mặt Greta [32] CANDIDE ban đầu mô hình khuôn mặt tham số hóa Rydfalk tạo nên Linkoping Image Coding Group, đƣợc xây dựng riêng nhằm mã hóa khuôn mặt ngƣời Nó bao gồm 75 đỉnh 100 tam giác, cho phép tái xây dựng khuôn mặt cách nhanh chóng máy tính dung lƣợng thấp Những phiên nâng cao mô hình khuôn mặt đời sau Nhiều đỉnh đa giác đƣợc thêm vào để che phủ toàn phần đầu (gồm tóc răng) phần vai (Candide-2 [45]), để đơn giản hóa hoạt ảnh tham số hoạt ảnh mặt MPEG-4 (Candide-3 [1]) Greta mô hình khuôn mặt phù hợp với đặc điểm kỹ thuật MPEG-4 chứa khoảng 15000 đa giác Mô hình nỗ lực lớn nhằm nâng cao mức độ chi tiết vùng biểu mô hình khuôn mặt giao tiếp trao đổi thông tin thể cảm xúc Đó vùng gồm miệng, mắt, trán nếp nhăn kéo từ cánh mũi qua khóe miệng Nhiều đa giác đƣợc thiết kế đặt vùng Ngoài ra, trán nếp nhăn qua khóe miệng đƣợc đặc biệt ý Các đa giác vùng trán đƣợc tổ chức thành lƣới đƣờng ngang cách đều, để tạo nên nếp nhăn ngang xuất nhƣớn lông mày kỹ thuật tạo bề mặt sần (bump mapping techniques) [27] Các đa giác nằm nếp nhăn qua khóe miệng đƣợc xếp cho phân tách vùng da bị kéo căng gần miệng vùng da má tạo nên nếp nhăn rõ nét khuôn mặt cƣời Hình 1.1: Các mô hình khuôn mặt CANDIDE (trái) Greta (phải) Khi tạo mô hình bề mặt khuôn mặt, bên dƣới lớp da gồm đa giác, ngƣời ta sử dụng thêm lớp nhƣ lớp mỡ dƣới da, lớp bề mặt sọ để hình thành nên mô hình dựa vật lý học [19, 24] Để tạo mô hình cá nhân cụ thể, ta sử dụng ba kỹ thuật Kỹ thuật thứ xây dựng thủ công mô hình khuôn mặt cho cá nhân kỹ thuật tạo mô hình 3D nhƣ AutoCAD 3DMax Đây công việc tốn thời gian đòi hỏi kiên trì Kỹ thuật thứ hai, đƣợc gọi phƣơng pháp quang trắc (photogrammetric measurement), xây dựng mô hình khuôn mặt từ nhiều ảnh chụp đầu cá nhân từ góc độ khác Để tìm đƣợc mối quan hệ ảnh với mô hình 3D, ta cần xác định đƣợc điểm đặc trƣng ảnh Kỹ thuật thứ ba sử dụng máy quét laze để quét hình khuôn mặt thật, sử dụng hình ảnh làm chất liệu cho mô hình khuôn mặt Các máy quét laze cho phép thu đƣợc liệu 3D chi tiết nhƣ màu sắc hay mức xám điểm đƣợc quét Việc kết hợp liệu tạo nên mô hình tĩnh chân thực đến bất ngờ Việc mô khuôn mặt ngƣời đa giác có nhiều ƣu điểm Nhờ phƣơng pháp xây dựng bề mặt đa giác, nhiều vấn đề đƣợc giải thông qua thuật toán, ví dụ nhƣ việc xác định phần hay toàn đối tƣợng nằm bên không gian quan sát, phát bề mặt ẩn, xác định độ tô bóng bề mặt hiển thị… Những thuật toán xử lý nhanh đỡ tốn so với thuật toán dành cho bề mặt cấp độ cao hơn, chúng đƣợc bổ sung vào phần cứng máy tính Ngoài ra, việc phát triển thuật toán tô bóng Grouraud [17] tô bóng Phong [10] cho phép tạo đƣờng cong liên tục bề mặt xây dựng từ đa giác Tuy nhiên, sử dụng lƣợng nhỏ đa giác nhƣ mô hình Parke [29] mô hình khuôn mặt CANDIDE [36], thuật toán che dấu hoàn toàn độ phẳng bề mặt khuôn mặt Tạo mô hình khuôn mặt bề mặt tham số Có thể tạo mô hình khuôn ngƣời bề mặt tham số Mục đích tìm kiếm phƣơng trình toán học để biểu diễn bề mặt khuôn mặt Tuy nhiên, khó tìm phƣơng trình cho phép biểu diễn khuôn mặt cách chi tiết Cách tiếp cận đƣợc ƣa chuộng tạo bề mặt cách kết nối tập hợp mảng tham số Những mảng phải liên kết với mảng đƣờng biên Đây thƣờng đƣợc gọi tính chất liên tục C0 Độ mịn toàn bề mặt đƣợc đánh giá thông qua tính chất liên tục bậc cao Bề mặt đạt đƣợc liên tục C1 mảng (đƣợc biểu diễn đạo hàm bậc mảng ban đầu) đạt liên tục đƣờng biên, liên tục C2 liên tục đạo hàm bậc hai… Bề mặt liên tục bậc cao mịn Bề mặt đƣợc tạo nên mảng thƣờng đƣợc xác định tập hợp điểm đƣợc gọi “điểm điều khiển” (control points) Ta làm mô hình khuôn mặt hoạt ảnh việc điều chỉnh điểm điều khiển Các điểm điều khiển thƣờng đƣợc xếp thành lƣới kích thƣớc (n  1)  (m  1) : Wi, j ,  i  n,  j  m Các điểm nằm bề mặt, w(u, v) , đƣợc xác định tổng trọng số điểm điều khiển Wi, j : m n w(u, v)    N i (u ) N j (v) Wi , j i 0 j 0 N i (u ) N j (v) hàm Một hàm biểu diễn đƣờng cong mặt phẳng hai chiều Nhƣ vậy, mặt trực giác, bề mặt đƣợc tạo nên cách kết hợp nhiều đƣờng cong Những đƣờng cong đƣợc lựa chọn cách cẩn thận cho bề mặt đƣợc tạo nên đạt độ mịn cần thiết Ngƣời ta thƣờng chọn đƣờng cong spline đơn giản tính chất liên tục bậc cao chúng Hình 1.2 ví dụ bề mặt đƣợc tạo mảng tham số nhƣ Hình 1.2: Một bề mặt B-spline TÀI LIỆU THAM KHẢO Ahlberg, J (2001), “Candide-3 – an updated parameterized face”, Technical Report Report No LiTH-ISY-R-2326, Dept of Electrical Engineering, Linkping, University, Sweden André, E., Herzog, G., and Rist, T (1997), “Generating multimedia presentations for robocup soccer trò chơis”, In Kitano, H., editor, RoboCup ’97: Robot Soccer World Cup I, pages 200–215 Springer-Verlag, New York Bishop, C M (1995), Neural Networks for Pattern Recognition Oxford University Press, Oxford Blumberg, B., Downie, M., Ivanov, Y A., Berlin, M., Johnson, M P., and Tomlinson, B (2002), “Integrated learning for interactive synthetic characters”, In SIGGRAPH 2002, pages 417–426 Bors, A G., Gabbouj, G (1994), “Minimal topology for a radial basis function neural network for pattern classification”, Digital Signal Processing: a review jounal, vol 4, no 3, pp 172-188 Broomhead, D S and Lowe, D (1988), “Multivariable functional interpolation and adaptive networks”, Complex Systems, vol 2, pages 321-355 Bui The Duy, Heylen, D., and Nijholt, A (2003a), “Improvements on a simple muscle-based 3d face for realistic facial expressions”, In 16th International Conference on Computer Animation and Social Agents (CASA-2003), pages 33–40, Los Alamos, CA IEEE Computer Society Bui The Duy, Heylen, D., Poel, M., and Nijholt, A (2003b), “Exporting vector muscles for facial animation” In Butz, A., Krger, A., and Olivier, P., editors, Proceedings International Symposium on Smart Graphics 2003, Berlin, Lecture Notes in Computer Science, Springer Bui The Duy, Poel, M., Heylen, D., and Nijholt, A (2003c), “Automatic face morphing for transferring facial animation”, In Proceedings 6th IASTED International Conference on Computers, Graphics, and Imaging (CGIM 2003), Anaheim/Calgary/Zurich, ACTA Press 10 Bui Tuong Phong (1975), “Illumination for computer generated pictures”, Communications of the ACM, 18(6) 11 Cassell, J., Sullivan, J., Prevost, S., and Churchill, E., editors (2000), Embodied Conversational Agents, The MIT Press 12 Chen, S., Cowan, C F N., Grant, P M (1991), “Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis function networks”, IEEE Trans On Neural Networks, vol 2, no 2, pp 302-309 13 Cohen, M M and Massaro, D W (1993), “Modeling coarticulation in synthetic visual speech”, In Magnenat Thalmann, N and Thalmann, D., editors, Models and Techniques in Computer Animation, pages 139–156, Springer, Tokyo 14 Eck, M (1991), “Interpolation methods for reconstruction of 3d surfaces from sequences of planar slices”, CAD und Computergraphik, 13(5) 15 Ekman, P and Friesen, W V (1978), “Facial Action Coding System”, Consulting Psychologists Press, Palo Alto, CA 16 Goldberg, D E (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading, MA 17 Gouraud, H (1971), Computer display of curved surfaces PhD thesis, Dept of Electrical Engineering, University of Utah 18 Hoch, M., Fleischmann, G., and Girod, B (1994), “Modeling and animation of facial expressions based on b-splines”, Visual Computer, 11 19 Kahler, K., Haber, J., and Seidel, H P (2001), “Geometry-based muscle modeling for facial animation” In Watson, B and Buchanan, J W., editors, Proceedings of Graphics Interface 2001, pages 37–46 20 Kahler, K., Haber, J., Yamauchi, H., and Seidel, H P (2002), “Head shop: Generating animated head models with anatomical structure”, In Spencer, S N., editor, Proceedings of the 2002 ACM SIGGRAPH Symposium on Computer Animation (SCA-02), pages 55– 64, New York, ACM Press 21 Kalra, P., Mangili, A., Magnenat-Thalmann, N., and Thalmann, D (1992), “Simulation of facial muscle actions based on rational free form deformations”, In Kilgour, A and Kjelldahl, L., editors, Computer Graphics Forum (EURO-GRAPHICS ’92 Proceedings), volume 11 (3), pages 59–69 22 King, S A., Parent, R E., and Olsafsky, B (2000), “An anatomically-based 3d parametric lip model to support facial animation and synchronized speech”, In Proceedings of Deform 2000, pages 7–19 23 Laird, J E and van Lent, M (2000), “Human-level ai’s killer application: Interactive computer trò chơis”, In Proceedings of the Seventeenth National Conference on Artificial Intelligence and Twelfth Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence, AAAI Press / The MIT Press 24 Lee, Y., Terzopoulos, D., and Waters, K (1995), “Realistic face modeling for animation”, In Cook, R., editor, SIGGRAPH 95 Conference Proceedings, Annual Conference Series, pages 55–62 ACM SIGGRAPH, Addison Wesley 25 Magnenat-Thalmann, N., Primeau, E., and Thalmann, D (1988), “Abstract muscle action procedures for human face animation”, The Visual Computer, 3(5):290–297 26 Mani, M V and Ostermann, J (2001), “Cloning of MPEG-4 face models”, In International Workshop on Very Low Bit rate Video Coding (VLBV01) 27 Moubaraki,L., Ohya, J., and Kishino, F (1995), “Realistic 3D facial animation in virtual space teleconferencing”, In 4th IEEE International workshop on Robot and Human Communication 28 Noh, J and Neumann, U (2001), “Expression cloning”, In Fiume, E., editor, SIGGRAPH 2001, Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series, pages 277–288 ACM Press / ACM SIGGRAPH 29 Parke, F I (1972), Computer generated animation of faces, Master’s thesis, Dept of Electrical Engineering, Division of Computer Science, University of Utah 30 Parke, F I (1974), A parametric model for human faces, PhD thesis, University of Utah 31 Parke, F I and Waters, K (1996), Computer Facial Animation, A K Peters ISBN 156881-014-8 32 Pasquariello, S and Pelachaud, C (2001), “Greta: A simple facial animation engine”, In 6th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Appications, Session on Soft Computing for Intelligent 3D Agents 33 Platt, S M and Badler, N I (1981), “Animating facial expression”, Computer Graphics, 13(3):245–252 34 Poggio, T., Girosi, F (1990), “Network for approximation and learning”, Proc IEEE, vol 78, no 9, pp 1481-1497 35 Rickel, J and Johnson, W L (1998), “Steve: A pedagogical agent for virtual reality”, In Proceedings of the Second International Conference on Autonomous Agents 36 Rydfalk, M (1987), “Candide, a parameterized face”, Technical Report, Report No LiTHISY-I-866, Dept of Electrical Engineering, Linkping University, Sweden 37 Terzopoulos, D and Waters, K (1990), “Physically-based facial modelling, analysis, and animation”, The Journal of Visualization and Computer Animation, 1(2): 73–80 38 Theune, M., Faas, S., Heylen, D., andNijholt, A (2003), “Thevirtualstoryteller: Story creation by intelligent agents”, In Proceedings TIDSE 03: Technologies for Interactive Digital Storytelling and Entertainment, pages 204–215, Fraunhofer IRB Verlag 39 Tou, J T., Gonzalez, R C (1974), Pattern Recognition, Reading, MA: Addison – Wesley 40 Ulgen, F (1997), “A step toward universal facial animation via volume morphing”, In 6th IEEE International Workshop on Robot and Human communication, pages 358–363 41 Waite, C (1989), The facial action control editor, face: A parametric facial expression editor for computer generated animation, Master’s thesis, MIT, Media Arts and Sciences 42 Wang, C L (1993), Langwidere: A hierarchical spline based facial animation system with simulated muscles Master’s thesis, University of Calgary 43 Waters, K (1987), “A muscle model for animating three-dimensional facial expression” In Stone, M C., editor, Computer Graphics (SIGGRAPH ’87 Proceedings), pages 17–24 44 Waters, K (1996), http://crl.research.compaq.com/publications/books/waters/Appendix1/appendix1.html 45 Welsh, B (1991), Model-based coding of images, PhD thesis, Essex University 46 Wikipedia (2008), Ellipsoid, [http://en.wikipedia.org/wiki/Ellipsoid] 47 Wikipedia (2008), Genetic Algorithm, [http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm] 48 Wikipedia (2008), Mahalanobis Distance, [http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance] 49 Wikipedia (2008), Radial Basis Function, [http://en.wikipedia.org/wiki/Radial_basis_function] 50 Wu, Y., Magnenat-Thalmann, N., and Thalmann, D (1994), “A plastic-visco-elastic model for wrinkles in facial animation and skin”, In Proc 2nd Pacific Conference on Computer Graphics and Applications [...]... nhập tự động vào mô hình khuôn mặt chung Hình ảnh từ máy quét cũng đƣợc xử lý để tạo nên kết cấu bề mặt của mô hình khuôn mặt Bằng một hệ thống cơ xây dựng dựa trên vật lý học, các biểu hiện khuôn mặt chân thực sẽ đƣợc tạo ra trên bề mặt đƣợc cấu thành của mô hình khuôn mặt Có hai vấn đề cần lƣu tâm khi xử lý hoạt ảnh khuôn mặt 3D Vấn đề đầu tiên là việc tạo mô hình khuôn mặt, trong đó xử lý cách biểu... nét khi khuôn mặt cƣời Hình 1.1: Các mô hình khuôn mặt CANDIDE (trái) và Greta (phải) Khi tạo mô hình bề mặt của khuôn mặt, bên dƣới lớp da gồm các đa giác, ngƣời ta sử dụng thêm các lớp nhƣ lớp mỡ dƣới da, lớp cơ và bề mặt sọ để hình thành nên mô hình cơ dựa trên vật lý học [19, 24] Để tạo mô hình một cá nhân cụ thể, ta sử dụng ba kỹ thuật Kỹ thuật thứ nhất là xây dựng thủ công mô hình khuôn mặt cho... trong đó khuôn mặt đƣợc tạo ra mang các sắc thái ngạc nhiên, hạnh phúc và buồn rầu, nhằm minh họa cho cách thức xây dựng các biểu hiện khuôn mặt chân thực 1.2 Các kỹ thuật hiện có được sử dụng để tạo mô hình và làm hoạt ảnh khuôn mặt 3D Mục đích của hoạt ảnh khuôn mặt 3D là điều khiển mạng lƣới bề mặt 3D của mô hình khuôn mặt theo thời gian, sao cho tại một thời điểm bất kỳ, mô hình khuôn mặt có biểu... trợ mô hình cơ điều khiển sự biến đổi trên gƣơng mặt - Một mô hình cơ tạo ra sự biến đổi chân thực trên bề mặt của khuôn mặt, xử lý đƣợc các tƣơng tác đa cơ một cách chính xác, và tạo ra đƣợc các chỗ phình và nếp nhăn trong thời gian thực Phần 1.2 bàn cụ thể về các kỹ thuật hiện có đƣợc sử dụng để tạo mô hình và làm hoạt ảnh khuôn mặt Trƣớc tiên, tôi nghiên cứu về hai kỹ thuật chính để tạo mô hình khuôn. .. của chính mô hình khuôn mặt đó Vấn đề thứ hai là việc tạo mô hình chuyển động của khuôn mặt Bây giờ tôi sẽ xem xét lại các kỹ thuật để xử lý hai vấn đề này một cách chi tiết Ngoài ra, tôi cũng sẽ thảo luận về các phƣơng pháp để tạo mô hình và làm môi cử động Trong số các bộ phận của khuôn mặt, môi đóng vai trò quan trọng trong giao tiếp mặt đối mặt Nó cũng là một thành phần quan trọng trong các biểu... khiển [15] Các đơn vị toàn cục tƣơng ứng với các chuyển động xoay quanh ba trục Các đơn vị hành động cục bộ tạo ra các biểu hiện khác nhau của khuôn mặt Mô hình khuôn mặt của Lee và cộng sự [24] là một ví dụ trong các phƣơng pháp nhằm đạt đƣợc các biểu hiện chất lƣợng cao Nó bao gồm nhiều lớp: một lớp mô sinh học, một lớp cơ và một cấu trúc sọ đặc Để tạo mô hình khuôn mặt của một cá nhân, các dữ liệu... hiện nếp nhăn trên khuôn mặt, đƣợc thiết kế sao cho cạnh của chúng trùng với các nếp gấp Các đa giác nằm trong vùng xuất hiện các đƣờng biên màu sắc, nhƣ môi và lông mày, đƣợc thiết kế sao cho cạnh của chúng trùng với các đƣờng biên này Nhiều hệ thống hoạt ảnh khuôn mặt khác sử dụng lƣới đa giác để mô phỏng lớp da của khuôn mặt Ví dụ nhƣ mô hình khuôn mặt CANDIDE [36] và mô hình khuôn mặt Greta [32]... hiệu ứng chuyển động thời gian thực Tạo mô hình khuôn mặt bằng lớp da gồm nhiều đa giác Một phƣơng pháp là sử dụng nhiều lớp đa giác để mô phỏng trực tiếp bề mặt khuôn mặt Sau đó, mô hình khuôn mặt đƣợc tạo hoạt ảnh bằng cách trực tiếp điều khiển các đỉnh đa giác trên bề mặt Phƣơng pháp này lần đầu đƣợc giới thiệu bởi Gouraud [17] Ông xây dựng một mẫu bề mặt của khuôn mặt bằng nhiều điểm và nối các điểm... [10] cho phép tạo đƣờng cong liên tục trên một bề mặt xây dựng từ các đa giác Tuy nhiên, nếu chỉ sử dụng một lƣợng nhỏ đa giác nhƣ trong mô hình Parke [29] và mô hình khuôn mặt CANDIDE [36], thì những thuật toán này không thể che dấu hoàn toàn độ phẳng của bề mặt khuôn mặt Tạo mô hình khuôn mặt bằng các bề mặt tham số Có thể tạo mô hình khuôn con ngƣời bằng một bề mặt tham số Mục đích là tìm kiếm một... laze để quét hình các khuôn mặt thật, rồi sử dụng hình ảnh đó làm chất liệu cho mô hình khuôn mặt Các máy quét laze cho phép thu đƣợc dữ liệu 3D rất chi tiết nhƣ màu sắc hay mức xám của các điểm đƣợc quét Việc kết hợp những dữ liệu này có thể tạo nên những mô hình tĩnh chân thực đến bất ngờ Việc mô phỏng khuôn mặt con ngƣời bằng các đa giác có nhiều ƣu điểm Nhờ phƣơng pháp xây dựng các bề mặt đa giác,