Bài viết này đề xuất một kỹ thuật mô phỏng tóc dạng khối dựa trên cơ sở đề xuất một cách chia mới mô hình da đầu 3D theo cấu trúc các vùng xương sọ trong y học thành 6 vùng da đầu tương ứng. Kỹ thuật đề xuất này nhằm giảm bớt độ cong của mô hình da đầu 3D, thuận lợi cho việc ánh xạ các ảnh tóc lên các vùng da đầu tương ứng và linh hoạt trong việc mô phỏng nhiều kiểu tóc khác nhau.
Các cơng trình nghiên cứu, phát triểnn ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 Một thuật tốn mơ tóc dạng khối dựa vào phân chia mơ hình da đầu A Block Hair Simulation Algorithm based on The Scalp Model Division Nguyễn n Văn Huân Phạm Ph Việt Bình Abstract: The hair simulation,, two approaches are commonly used as hair simulation as block and strand With the hair simulation as block, such as hair images that are suitable for short hair, hair stick scalp surface and meet the requirements of the simulation simul time However, the hair simulation approach as hair block commonly used 2D hair images to map directly onto the 3D scalp surface But that 3D scalp model is a surface model should normally cause distortion, making it difficultly for the mapping This paper proposes a hair simulation algorithm as block based on 3D scalp model division proposal into different areas of the scalp to reduce curvature and facilitate the process of mapping from the 2D hair images to 3D scalp model At the same time, the paper pape also proposed interpolation technique to interpolate the remaining points and the adjacent areas based on the normal vector to ensure that the hair model results are smooth and continuous I GIỚI THIỆU Sự phát triển lĩnh vực thực tạại ảo đưa đến nhiều ứng dụng ngành giáo dục, y tế, an ninh quốc phòng, thương mại, i, giải gi trí, Trong thực ảo, việc mơ hình hố điều khiển mơ hình đối tượng ng hai pha Trong pha điều khiển mơ hình, việc xây dựng ng mơ hình tốn học h sát với mơ hình thực tế vấn đề đượcc quan tâm hàng đầu chuyên gia Đặc biệt việc hồn thiệện tác vụ mơ giới thực tạo dựng ng hi thực ảo liên quan đến người, động vật, chấtt liệu li có tính sợi, chẳng hạn tóc Dựa sở nghiên ứu đặc trưng tóc [9] vật lý, cấuu trúc, màu sắc, s hình thái, tốn mơ tóc xác định nh có ba hướng h tiếp cận gồm: (1) Mơ ng tóc d dạng khối (thơ); (2) Mơ tóc dạng sợii (tinh); (3) Mơ ph tóc dạng kết hợp tóc dạng ng khối kh sợi Nhằm tiếp tục kế thừa phát triển tri kết nghiên cứu tác giả cộng c [10], báo nghiên cứu đề xuất theo hướ ớng tiếp cận mô tóc dạng khối,, cho phép mơ ph tóc dạng ảnh tóc 2D, ánh xạ sang mơ hình da đầu 3D (Koh Huang [5]; Bando Chen[3]; Gibbs[4]; Ward Kim[9]) Tuy nhiên, cách gây nh biến dạng, tạo chỗ lồii lõm ảnh hưởng đến trình ánh xạ, mơ hình da đầuu 3D mơ hình mặt m cong Để giảm độ cong, khắc phục ph biến dạng chỗ lồi lõm ánh xạ từ ảnh nh tóc 2D sang mơ hình da đầu 3D, người ta đãã chia mơ hình da đầu 3D thành vùng da đầu khác như: ư: Lee cộng c [7] (Hình 1) chia mơ hình da đầuu thành 10 vùng da đầu, Kim Neumann [6] chia mơơ hình da đầu thành vùng da đầu Liang Huang [8] lại l chia mô hình da đầu thành vùng da đầu Hình Mơ hình tóc củủa Lee cộng [7] Sở dĩ có phân chia khác nhau, tác giả gi Lee cộng [7], Kim Neumann[6], Liang - 40 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Huang[8], xem vùng da đầu nơi tóc mọc da đầu không bám sát hộp sọ việc phân chia vùng da đầu thành vùng khác dựa vào xuất hành vi chuyển động kiểu tóc Để mơ kiểu tóc, lại phải có cách chia da đầu khác phù hợp vậy, phương pháp không dễ dàng cho mơ nhiều kiểu tóc khác Hơn nữa, phương pháp Kim Neumann [6], Liang Huang [8] không dễ dàng việc ánh xạ từ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D Các phương pháp dừng lại việc phủ tóc lên bề mặt da đầu phương pháp ánh xạ, mà chưa trọng tới việc xử lý biến dạng, vết cưa vùng tiếp giáp ảnh tóc để làm cho tóc kết trơn liên tục Bài báo đề xuất kỹ thuật mơ tóc dạng khối dựa sở đề xuất cách chia mô hình da đầu 3D theo cấu trúc vùng xương sọ y học thành vùng da đầu tương ứng Kỹ thuật đề xuất nhằm giảm bớt độ cong mơ hình da đầu 3D, thuận lợi cho việc ánh xạ ảnh tóc lên vùng da đầu tương ứng linh hoạt việc mô nhiều kiểu tóc khác Bài báo cịn đề xuất giải pháp nội suy số điểm nhằm đảm bảo ràng buộc vùng tóc (trơn), nội suy vùng tiếp giáp (trơn liên tục) Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 II ĐỀ XUẤT PHÂN CHIA MƠ HÌNH DA ĐẦU II.1 Các phần xương: mảng tóc mọc mơ hình da đầu thường gắn liền với xương vòm sọ Xương vòm sọ số xương hình thành trực tiếp cách chuyển từ màng thành xương Quá trình biến từ màng thành xương gọi màng cốt hoá xương gọi xương màng Xương vịm sọ có thành phần [1,2,10] sau: a) Thành phần b) Mơ hình da đầu 3D xương vịm sọ Hình Xương vịm sọ mơ hình da đầu bao phủ [1,2,10] Trong thành phần xương, ngoại trừ xương đỉnh có bề mặt cong hơn, phần cịn lại nửa xương trán, xương chẩm xương thái dương tương đối phẳng Nhìn chung, xương sọ loại xương dẹt, có bề mặt tương đối phẳng [1] II.2 Phân chia mơ hình da đầu theo cấu trúc xương sọ: Kết báo có ý nghĩa góp phần xây dựng mơ nhân vật ảo cho lĩnh vực ứng dụng giải trí, điện ảnh, giáo dục, thiết kế, Có khả ứng dụng cơng tác tư vấn thiết kế thí nghiệm mơ hình tóc người ảo Đặc biệt, kết báo làm sở đề xuất ý tưởng cho kỹ thuật tăng tốc độ mơ tóc dựa vào rút gọn số lượng bề mặt da đầu (bằng phẳng) Mơ hình da đầu 3D chia thành vùng da đầu tương ứng với vùng xương sọ dựa vào cấu trúc xương hộp sọ Đó là, vùng trán trên, vùng chẩm, vùng thái dương vùng đỉnh tương ứng với hai nửa xương đỉnh Sở dĩ có lựa chọn xương cấu trúc tảng cho da đầu Hơn nữa, thân vùng xương cấu trúc vòm sọ xương màng nên tương đối phẳng Mặt khác, vùng xương vòm sọ gần tương đồng, thống nhất, biến dạng Phần cịn lại báo cấu trúc sau: Phần II trình bày đề xuất phân chia mơ hình da đầu thành vùng khác Phần III trình bày đề xuất thuật tốn mơ tóc Phần IV trình bày số kết thực nghiệm so sánh với đề xuất khác phần V kết luận báo Vì vậy, việc phân chia làm tăng khả mơ mảng tóc lên vùng da đầu dựa vào kỹ thuật ánh xạ Ngồi ra, mẫu tóc ảnh phẳng 2D nên việc ánh xạ chúng lên vùng phẳng đỡ biến dạng Xuất phát từ thực tế, ta phân chia da đầu thành vùng - 41 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 Việc tìm thường dựa tiêu chuẩn tối ưu đó, chẳng hạn tổng độ lệch bình phương tối thiểu n ∑ P' − f ( P ) i =1 i j → i Với ánh xạ fj: fj(x,y,z)=(a1x+b1y+c1z+d1,a2x+b2y+c2z+d2, a3x+b3y+c3z+d3) Với a1,b1,c1,d1; a2,b2,c2,d2; a3,b3,c3,d3 hệ số n Khi đó, với Φ = ∑ Pi ' − f j ( Pi ) Hình Phân chia mơ hình da đầu 3D thành vùng da đầu = III ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN MƠ PHỎNG TĨC i=1 III.1 Ánh xạ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D Để ánh xạ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu tương ứng, ta chuẩn bị ảnh tóc 2D có kích thước phù hợp, tương ứng với vùng da đầu Các ảnh tóc thể kiểu tóc mà ta muốn thể cho nhân vật cần mô tả Hình minh họa cho ảnh tóc tương ứng với vùng lưới da đầu nam giới a) ảnh tóc 2D b) vùng da đầu Hình Ảnh tóc 2D vùng lưới da đầu 3D Việc ánh xạ ảnh tóc hai chiều sang vùng da đầu ba chiều tương ứng, thực chất thực hàm biến đổi fj, j=1, ,6 từ ảnh tóc hai chiều sang vùng da đầu ba chiều [11] Để giải vấn đề này, người ta sử dụng hai cách sau đây: ∑ [(a i =1 n x i + b1 y i + c z i + d − x i' ) + ) + (a x i + b y i + c z i + d − y i' (a x i + b3 y i + c z i + d − z 'i 2 )] Điều dẫn đến hệ phương trình: ∂Φ ∂a ∂Φ ∂b1 ∂Φ ∂c1 ∂Φ ∂d1 n ' ∑( a1 xi + b1 yi + c1 zi + d1 − xi )xi = i =1 n ( a x + b y + c z + d − x' ) y = i i i i i ∑ i =1 n ∑ ( a1 xi + b1 yi + c1 zi + d1 − xi' )zi = i =1 n ' ∑ ( a1 xi + b1 yi + c1 zi + d1 − xi ) = i =1 =0 =0 ⇔ =0 =0 n ∑ xi i =1 n ⇔ ∑ xi yi i =n1 xz i i ∑ i =1 n ∑ xi i= n n n ∑ xi xi' i =1 i =1 n a1 n ' y y x ∑ i b ∑ i i i =1 = i =n1 n c1 z x' z ∑ i i i d ∑ i =1 i =1 n ' ∑ xi n i =1 n ∑ x y ∑ x z ∑ x i =1 n i i i =1 n i i ∑ yi2 ∑y z ∑yz ∑z i =1 n i =1 n i i ∑ yi i =1 i =1 n i =1 n i i i ∑z i =1 i i Việc giải hệ phương trình tuyến tính thường phức tạp phụ thuộc vào việc lựa chọn cặp điểm điều khiển (Pi, ′ ) trước Cách 1: Xem ảnh tóc 2D bề mặt khơng gian R3 ánh xạ fj cần tìm xác định tập cặp điểm tương ứng (Pi, ′ ) với i=1 n, Pi điểm ảnh tóc có toạ độ (xi,yi,zi), cịn ′ điểm tương ứng vùng da đầu có toạ độ ( ′ , ′ , ′ ) Hình Ánh xạ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D - 42 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Cách 2: Chiếu vùng da đầu 3D tương ứng xuống mặt phẳng 2D, tốn ánh xạ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D trở thành toán ánh xạ ảnh tóc 2D sang vùng da đầu 2D thơng qua ánh xạ fj ứng với cặp điểm điều khiển (Pi, ′ ) Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 Với điểm cịn lại khơng thuộc vào cặp điểm điều khiển (Pi,P ′ ), với Pi∈Aj, P ′ ∈Cj, i=1, ,n, j=1, ,6, Aj sáu ảnh tóc, Cj sáu vùng da đầu Chúng ta chia điểm ảnh tóc Aj thành tập điểm Pax Pns Trong đó: Pax tập điểm điều khiển tập điểm sử dụng ánh xạ fj Pns tập điểm nội suy sử dụng ánh xạ fj - Với điểm Pax, thực ánh xạ sử dụng fj: P’=fj(P) ∀P∈Pax - Với điểm T∈Pns, nội suy để xác định điểm T’ vùng da đầu, cụ thể: + Tìm tam giác ∆QuQvQw chứa điểm T ba điểm Qu, Qv, Qw thuộc Pax Tính hệ số α1, α2, α3 dựa vào diện tích tam giác: Hình Ánh xạ ảnh tóc 2D sang vùng da đầu 2D α1=S(QuQvT)/S(QuQvQw); α2=S(QvQwT)/S(QuQvQw) III.2 Nội suy điểm lại để đảm bảo ràng buộc vùng tóc Trong thực tế, ánh xạ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D kỹ thuật ánh xạ mục III.1, người ta ánh xạ phần điểm ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D tương ứng, điểm lại nội suy sở điểm nhằm đảm bảo ràng buộc vùng tóc đặc biệt thể tính cục vị trí khác vùng Mặc dù, kỹ thuật ánh xạ mục III.1 đảm bảo việc ánh xạ ảnh tóc vào vùng da đầu phù hợp mơ hình hộp sọ 3D α3=S(QwQuT)/S(QuQvQw); Sao cho α1+α2+α3=1 α1, α2, α3∈[0,1] Khi đó, xác định điểm T∈∆QuQvQw ảnh tóc Aj ứng α1, α2, α3 sau: T= α1*Qu+α2*Qv+α3*Qw + Xác định ba điểm ′ , ′ , ′ bề mặt da đầu tương ứng với ba điểm Qu, Qv, Qw ảnh tóc ánh xạ fj tìm trên: ′ =fj(Qu), ′ =fj(Qv), ′ =fj(Qw) + Xác định điểm T’∈∆ điểm T∈∆QuQvQw: ′ ′ ′ dựa vào giá trị ′ = fj(T) = fj(α1*Qu+α2*Qv+α3*Qw) α1* ′ +α2* ′ +α3* ′ a) Ảnh tóc b) Nội suy điểm T’ dùng ánh xạ fj Hình Nội suy điểm T’ dựa vào điểm T ảnh tóc sử dụng ánh xạ fj a) Lưới tam giác b) Tóc sau nội suy nội suy điểm Hình Nội suy điểm lại thuộc tam giác - 43 - = Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT III.3 Nội suy vùng tiếp giáp Hàm ánh xạ f tìm mục III.1 thực ánh xạ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D tạo vùng tiếp giáp mảng tóc dẫn đến làm cho mơ hình tóc kết chưa đảm bảo trơn liên tục Mặt khác, chia mơ hình da đầu 3D thành vùng da đầu điểm thuộc vùng biên (ranh giới) vùng tạo hai điểm thuộc hai vùng da đầu có giá trị toạ độ khác (điểm M, N) Do đó, ánh xạ từ điểm Pi ảnh tóc lên điểm P ′ vùng da đầu 3D xảy trường hợp điểm Pi ánh xạ đến hai điểm P ′ (M, N) vùng da đầu Vì vậy, để đảm bảo vùng tiếp giáp trơn liên tục, sử dụng kỹ thuật nội suy pháp tuyến để xấp xỉ hai điểm M, N thành điểm V Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 pháp tuyến thực bề mặt cong xấp xỉ Sau đó, sử dụng tính tốn cường độ màu sắc cho bề mặt chứa a) Tóc trước nội suy b) Tóc sau nội suy Hình 10 Tóc trước sau nội suy vùng tiếp giáp mảng tóc III.4 Thuật tốn mơ tóc dựa vào phân chia mơ hình da đầu SD Thuật tốn SD (Scalp Division) thực việc mơ tóc dựa vào phân chia mơ hình da đầu (mục II) kỹ thuật ánh xạ (mục III.1), nội suy (mục III.2) xử lý vùng tiếp giáp (mục III.3) Thuật toán SD gồm hai pha chính: * Pha 1: Ánh xạ ảnh tóc Aj lên vùng da đầu Cj với j=1, ,6 dựa vào ánh xạ fj ứng với cặp a) Vùng tiếp giáp b) Cách tính vectơ pháp tuyến Hình Nội suy vùng tiếp giáp hai vùng da đầu Trong Hình 9(b), điểm M thuộc tam giác ảnh tóc (Cx), điểm N thuộc tam giác ảnh tóc (Cy) mơ hình da đầu mà có khoảng cách MN nhỏ nhất, điểm V nội suy thông qua đoạn thẳng nối hai điểm M N, , hai vectơ pháp tuyến hai điểm M, N tương ứng Độ dài đoạn MV NV tương ứng a b (Pi,P ′ ) với i=1, ,n điểm nội suy * Pha 2: Nội suy cặp điểm tương ứng thuộc hai vùng tiếp giáp phép nội suy theo hướng vectơ pháp tuyến để đảm bảo độ trơn liên tục mơ hình tóc kết Để tính vectơ , cần tính vectơ pháp tuyến bề mặt Sau đó, tính vectơ pháp tuyến điểm V: + + Như vậy, ta xuất phát từ vectơ pháp tuyến cho điểm điểm ảnh, xấp xỉ = - 44 - * Thuật tốn mơ tóc SD: Đầu vào: Bề mặt da đầu C={Cj}|j=1, ,6 gồm vùng da đầu, ảnh tóc tương ứng A={Aj}|j=1, ,6, Đầu ra: Bề mặt da đầu C phủ ảnh tóc A Các bước thực thuật toán: Begin Pha 1: Ánh xạ ảnh tóc Aj lên vùng da đầu Cj tương ứng với ∀ j=1, ,6 begin Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 = α1* Bước 1: Lựa chọn cặp điểm điều khiển (Pi, ), với Pi∈Aj, ∈Cj, i=1, ,n Bước 2: Với n cặp điểm điều (Pi, ) end; khiển Bước 3: Nếu tìm ánh xạ fj chuyển sang Bước Ngược lại, quay lại Bước kết thúc Bước 4: Chia điểm Aj thành tập điểm Pax Pns Pax tập điểm điều khiển điểm sử dụng ánh xạ fj Pns tập điểm nội suy sử dụng ánh xạ fj 4.1 Ánh xạ tập điểm Pax sử dụng ánh xạ fj: P’=fj(P) ∀P∈Pax 4.2 Với ∀T∈Pns begin + Tìm tam giác ∆QuQvQw chứa điểm T Qu, Qv, Qw thuộc Pax Tính hệ số α1, α2, α3: α1=S(QuQvT)/S(QuQvQw) Pha 2: Nội suy vùng tiếp giáp Bước 5: Với ∀M∈Cx, ∀N∈Cy α3=S(QwQuT)/S(QuQvQw) //S diện tích tam giác Sao cho α1+α2+α3=1 α1, α2, α3∈[0,1] Khi đó, xác định điểm T∈∆QuQvQw Aj ứng α1, α2, α3: T= α1*Qu+α2*Qv+α3*Qw + Xác định ba điểm , , bề mặt da đầu tương ứng với ba điểm Qu, Qv, Qw ảnh tóc ánh xạ fj tìm trên: + Xác định điểm T’∈∆ trị điểm T∈∆QuQvQw: Trong đó: Cx Cy vùng tiếp giáp Tính vectơ pháp tuyến điểm V: + + Với hai vectơ pháp tuyến hai điểm M N tương ứng = Điểm V thuộc vào đoạn MN, a=MV, b=NV End IV THỰC NGHIỆM Chúng tơi cài đặt thử nghiệm thuật tốn SD đề xuất vào mơ tóc mơ hình da đầu theo cách ánh xạ (mục III.1) với hai cách chia mơ hình da đầu khác máy tính PC với CPU T2050 @ 1.60 GHz, GB RAM phần mềm Visual C++, thư viện OPENGL Với cách chia da đầu thành vùng: đầu vào ảnh tóc vùng da đầu tương ứng với cặp điểm điều khiển lựa chọn trước α2=S(QvQwT)/S(QuQvQw) =fj(Qv), +α3* end; Tìm ánh xạ fj:Aj→Cj cho ∑#$% || − ( )||" →min =fj(Qu), +α2* =fj(Qw) dựa vào giá ′ = fj(T) = fj(α1*Qu+α2*Qv+α3*Qw) Với cách chia da đầu thành 10 vùng theo Lee cộng [7]: đầu vào 10 ảnh tóc 10 vùng da đầu tương ứng với cặp điểm điều khiển lựa chọn trước Hình 11 (a,b,c) ảnh tóc, vùng da đầu mơ hình tóc kết dựa vào kỹ thuật đề xuất tác giả phân chia mơ hình da đầu thành vùng dựa theo cấu trúc tự nhiên sáu vùng xương sọ để giảm độ cong mơ hình da đầu 3D Cịn hình 11 d,e,f) 10 ảnh tóc, 10 vùng da đầu mơ hình tóc kết dựa vào phân chia mơ hình da đầu thành 10 vùng theo kỹ thuật nhóm tác giả Lee cộng [7] Trong hai cách phân chia mơ hình da đầu trên, cách phân chia mơ hình da đầu thành vùng theo cấu trúc - 45 - Các công trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT tự nhiên vùng xương sọ đề xuất tác giả báo cho kết mơ hình tóc trơn tốt so với cách phân chia mô hình da đầu thành 10 vùng theo nhóm Lee cộng [7] Mặt khác, phân chia mơ hình da đầu 3D dựa theo cấu trúc tự nhiên vùng xương sọ nên vùng da đầu tương đối phẳng, tương đồng, thống Do đó, vùng da đầu biến dạng thuận lợi cho việc sử dụng kỹ thuật ánh xạ từ ảnh tóc 2D lên vùng da đầu 3D tương ứng Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 + Mơ hình tóc kết đảm bảo trơn liên tục, tốt sử dụng nội suy điểm lại xử lý vùng tiếp giáp Trong đề xuất nhóm tác giả Lee cộng sự: Phân chia mơ hình da đầu thành 10 vùng theo khối tóc thể hành vi kiểu dáng tóc Do đó, với khối tóc (kiểu tóc) thiết kế offset (là lớp đệm cho tóc mọc) Tóc khơng bám sát bề mặt da đầu mà tóc ánh xạ lên bề mặt offset Do đó, với đề xuất nhóm tác giả Lee cộng có số nhược điểm sau: + Khơng dễ dàng thay đổi kiểu tóc: Vì để tạo kiểu tóc khác lại có cách chia mơ hình da đầu khác nhau, phải thiết kế lại mơ hình 3D (khó khăn thiết kế - so với thiết kế 2D) a) ảnh tóc b) vùng da đầu c) Tóc kết Phân chia mơ hình da đầu thành vùng + Không phù hợp cho ứng dụng ngành cơng nghiệp giải trí, khó khăn việc thiết kế kiểu tóc khác + Mơ hình tóc kết khơng đảm bảo trơn liên tục, tạo vết cưa không sử dụng nội suy điểm lại xử lý vùng tiếp giáp a) 10 ảnh tóc b) 10 vùng da đầu c) Tóc kết Phân chia mơ hình da đầu thành 10 vùng theo Lee cộng [7] Hình 11 Một số hình ảnh mơ tóc Bên cạnh đó, với đề xuất tác giả ảnh tóc ánh xạ trực tiếp lên bề mặt da đầu mà không thông qua offset (lớp đệm) nào, tóc bám sát bề mặt da đầu Do đó, đề xuất phân chia mơ hình da đầu thành vùng có ưu điểm sau: + Dễ dàng thay đổi kiểu tóc: để tạo kiểu tóc khác khơng phải chia lại mơ hình da đầu, khơng cần phải thiết kế lại mơ hình 3D, mà cần thay đổi lại kiểu ảnh tóc 2D Việc thay đổi lại kiểu tóc 2D dễ dàng nhiều so với kiểu tóc 3D + Phù hợp cho ứng dụng ngành cơng nghiệp giải trí, dễ dàng tạo nhiều kiểu tóc khác Ngồi ra, so với kết cơng trình [6] [8], kết theo đề xuất báo có ưu điểm hẳn mặt chất lượng mơ hình tóc, báo có đề xuất kỹ thuật nội suy điểm ràng buộc vùng tóc xử lý vùng tiếp giáp ảnh tóc Điều dẫn đến kết tóc đảm bảo trơn liên tục Trong đó, phương pháp cơng trình [6] [8] khơng đề cập tới việc nội suy điểm ràng buộc xử lý vùng tiếp Điều dẫn đến kết tóc khơng đảm bảo trơn liên tục, tạo vùng cưa vị trí tiếp giáp ảnh tóc (Hình 12) Mặt khác, phương pháp đề xuất báo thuận tiện cho q trình ánh xạ từ tóc 2D lên vùng da đầu 3D tóc ánh xạ trực tiếp lên vùng da đầu 3D Trong đó, phương pháp cơng trình [6] [8], khó khăn q trình ánh xạ từ ảnh tóc 2D lên da đầu, ảnh tóc phải ánh xạ lên bề mặt lớp đệm (thể kiểu vùng - 46 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triểnn ứng dụng CNTT-TT tóc) khơng phải ánh xạ trực tiếpp lên bề b mặt da đầu (Hình 12) Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] NGUYỄN QUAN QUYỀN, QUYỀN PHẠM ĐĂNG DIỆU, AtlasGiải phẫu người, NXB Y họọc, 1997 [2] Frank H Netter,, MD, Sharon Colacino, Ph.D Consulting Editor, Atlas of Human Anatomy, Ciba Geigy Corparation Summit, New Iersey, 1991 [3] Yosuke Bando, Bing-Yu Bing Chen, Tomoyuki Nishita, Animating Hair with Loosely Connected Particles (LCP),, EUROGRAPHICS 2003/P Brunet and D Fellner, ner, Volume 22(2003), No Kết tóc củaa Kim Neumann [6] [4] D Gibbs, Carlos, David A.Hart, A.Hart Modeling hair using interpolation and clumping in an iterative process, Pacific Data Images LLC (Redwood City, CA), 2008 [5] C K Koh and Z Huang, Huang Real-time animation of human hair modeled in strips, strips Computer Animation and Simulation, Springer-Verlag, Verlag, pages 101–110, 101 2000 Kết tóc củaa Liang Huang [8] [6] Yong Kim and Ulrich Neumann, Neumann A Thin Shell Volume for Modeling Human Hair, Computer Graphics and Immersive Technology Laboratory, Integrated Media Systems Center, University of Southern California, 2002 Hình 12 Một số hình ảnh mơ ỏng tóc cơng trình [6,8] V KẾT LUẬN Tóc thành phầnn quan trọng nhân vật người ảo, việc mơ ng tóc mà thể th tính chất chân thực củaa tóc góp phần ph vào việc xây dựng hệ thống thực ảoo nói chung người ảo nói riêng Tóc đối tượng ng phức ph tạp với số lượng lớn lên tới hàng trăm nghìn ìn sợi s người Vì vậy, y, q trình mơ ph tóc u cầu khơng phải đảm bảo chất lượng ng mơ hình tóc mà cịn địi hỏi phải đảm bảo thờii gian thực th nâng cao hiệu mô Bài báo đề xuất thuật tốn mơ tóc dạng khối dựa vào đề xuấtt phân chia mơ hình da đầu thành sáu vùng theo y học sử dụng ng kỹ k thuật ánh xạ để biểu diễn ảnh nh tóc vùng da đầu tương ứng dựa vào cặp điểm điều khiển n Đồng Đ thời, báo đề xuất kỹ thuật nộii suy điểm lại vùng tiếp giáp dựa vào véctơ pháp tuyến để đảm bảo cho mơ hình tóc kết đ trơn liên tục Ru Chen, Eugenia Leu, [7] Chia-Ying Lee, Wei-Ru Ming Ouhyoung, A Rotor Platform Assisted System for 3D Hairstyles,, Proc WSCG 2002 (the 10th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision'2002) , Plzen, Czech Republic, February 2002 [8] Tae-W Liang and Z Huang, An enhanced framework for real-time time hair animation, animation in Pacific Graphics Conference on Computer Graphics and Applications, October 2003 [9] K Ward, F Bertails, Kim, arschner, Cani, Ming C.Lin, A Survey on Hair Modeling: Styling, Simulation and Rendering,, University of North Carolina at Chapel Hill 2007 [10] NGUYỄN VĂN HUÂN, PHẠM VIỆT BÌNH, BÌNH Biểu diễn vùng tóc vùng da đầu tương ứng dựa vào trường vectơ,, chun san Các cơng trình nghiên cứu c triển khai Công nghệ Thông tin Viễn Vi thơng, Tạp chí Bưu viễnn thơng & Công nghệ ngh Thông tin, Tập 24, Số 4, 2010, 5-14 - 47 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 10 (30), tháng 12/2013 [11] James D.Foley, Andries Van Dam, Feiner, John Hughes, Computer Graphics, Principle and Practice Addision Wesley, NewYork, 1996 Nhận ngày: 24/06/2013 SƠ LƯỢC VỀ TÁC GIẢ NGUYỄN VĂN HUÂN PHẠM VIỆT BÌNH Sinh năm 1979 Hà Nội Sinh năm 1955 Thái Nguyên Năm 2003, nhận cử nhân ngành Hệ thống thông tin Kinh tế Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội Nhận Thạc sỹ chuyên ngành Khoa học máy tính năm 2007, Tiến sỹ Viện CNTT, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam năm 2013 Hiện công tác Trường Đại học CNTT Truyền thông – Đại học Thái Nguyên Năm 2007, nhận Tiến sỹ Viện CNTT, Viện Hàm lâm KH&CN Việt Nam Hiện công tác Trường Đại học CNTT Truyền thông – Đại học Thái Nguyên Hướng nghiên cứu: Xử lý ảnh, Mạng máy tính Truyền thơng Email: pvbinh@ictu.edu.vn Hướng nghiên cứu: Thực ảo, Xử lý ảnh, Hệ thống thông tin Kinh tế (Ứng dụng CNTT vào hoạt động kinh tế xã hội) Email: nvhuan@ictu.edu.vn - 48 - ... ảnh tóc, 10 vùng da đầu mơ hình tóc kết dựa vào phân chia mơ hình da đầu thành 10 vùng theo kỹ thuật nhóm tác giả Lee cộng [7] Trong hai cách phân chia mơ hình da đầu trên, cách phân chia mơ hình. .. ảnh tóc, vùng da đầu mơ hình tóc kết dựa vào kỹ thuật đề xuất tác giả phân chia mơ hình da đầu thành vùng dựa theo cấu trúc tự nhiên sáu vùng xương sọ để giảm độ cong mơ hình da đầu 3D Cịn hình. .. hiệu mô Bài báo đề xuất thuật tốn mơ tóc dạng khối dựa vào đề xuấtt phân chia mơ hình da đầu thành sáu vùng theo y học sử dụng ng kỹ k thuật ánh xạ để biểu diễn ảnh nh tóc vùng da đầu tương ứng dựa