Hình 3.4. Mô hình khuôn mặt 3D ở trạng thái ban đầu
Khi chạy chƣơng trình, mô hình khuôn mặt 3D đƣợc nạp vào chƣơng trình ở trạng thái bình thƣờng của khuôn mặt và sẵn sàng cho quá trình hoạt hóa. Chúng ta có thể sử dụng chuột điều chỉnh để quan sát mô hình.
Chúng ta có thể bắt đầu quá trình hoạt hóa bằng cách lựa chọn các trạng thái biểu cảm cơ bản cần hoạt hóa ở menu Expression và kéo thanh trƣợt ở phía cuối màn hình để bắt đầu quá trình hoạt hóa.
Một số trạng thái biểu cảm cơ bản trong quá trình hoạt hóa:
a b c
g
Hình 3.5. Các trạng thái biểu cảm cơ bản của khuôn mặt
a. Trạng thái tự nhiên, b. trạng thái vui vẻ, c. buồn rầu, d. giận giữ, e. Ngạc nhiên, f. căm ghét, g. sợ hãi
Hình 3.6. Quá trình hoạt hóa từ trạng thái khuôn mặt tự nhiên sang trạng thái vui vẻ
Hình 3.7. Hoạt hóa từ trạng thái vui vẻ sang trạng thái tức giận
Để thoát khỏi ứng dụng chúng ta chọn chức năng Exit từ menu File trong cửa sổ chƣơng trình.
KẾT LUẬN
Với những nội dung đã tìm hiểu, nghiên cứu và đƣợc trình bày trong luận văn cả về lý thuyết và thực nghiệm, luận văn đã đặt đƣợc những kết quả nhƣ sau:
- Tìm hiểu khái quát về đối tƣợng 3D, mô hình 3D và cách xây dựng mô hình 3D.
- Tìm hiểu khái quát về cách thức thể hiện một số trạng thái biểu cảm khuôn mặt cơ bản trong thực tế, cách thức mô hình hóa khuôn mặt 3D và một số kỹ thuật sử dụng để hoạt hóa trạng thái khuôn mặt 3D.
- Hệ thống đƣợc 3 kỹ thuật nội suy sử dụng trong biểu diễn trạng thái khuôn mặt 3D nhƣ nội suy tuyến tính, kỹ thuật nội suy song tuyến tính, kỹ thuật nội suy dựa vào hàm cơ sở bán kính, nhận xét phù hợp đối với từng kỹ thuật.
- Cài đặt thử nghiệm chƣơng trình biểu diễn trạng thái biểu cảm khuôn mặt 3D trong thực tại ảo dựa vào kỹ thuật nội suy.
Hƣớng mở rộng nghiên cứu trong tƣơng lai:
Khuôn mặt của con ngƣời ngày càng đƣợc nghiên cứu một cách chuyên sâu hơn để xác định những ảnh hƣởng lên những nhận thức về sức khỏe sắc đẹp, tình cảm, tuổi và hình dạng của con ngƣời. Biểu diễn trạng thái khuôn mặt 3D có nhiều ứng dụng trong thực tế. Luận văn hoàn thành cài đặt bài toán biểu diễn trạng thái khuôn mặt 3D dựa vào kỹ thuật nội suy. Tuy nhiên để có thể biểu diễn, hoạt hóa khuôn mặt một cách chính xác, thực tếcòn nhiều vấn đề cần giải quyết nhƣ các vấn đề về màu da, kết cấu da, các ảnh hƣởng của các vùng khuôn mặt khác nhau trong quá trình hoạt hóa,.v.v.Đây là các hƣớng nghiên cứu mở rộng của biểu diễn trạng thái khuôn mặt 3D trong tƣơng lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Nguyễn Ái Việt, Đỗ Năng Toàn, Trịnh Xuân Đàn, Phạm Bá Mấy, Hồ Xuân Nhàn (2013), “Mô hình ba chiều và xây dựng mô hình bộ phận cơ thể ảo”,
Tạp chí Y học Việt Nam - Tập 411, năm 2013.
[2] Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Toàn (2008), Xử lý ảnh, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội.
[3] Đặng Quang Á, “Tiếp cận dựa trên hàm RBF tới bài toán khôi phục mặt người từ hộp sọ”, Hội thảo quốc gia “Ứng dụng CNTT và truyền thông trong hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học và quản lý điều hành tại trƣờng đại học”, Thái nguyên, 7-8/12/2007
[4] Nguyễn Thị Nguyệt, Nội suy ảnh và một số ứng dụng, Luận văn thạc sĩ, Khoa công nghệ thông tin, Đại học Thái Nguyên, Tr(36-42).
Tiếng Anh
[5] Mattos, A.B., Mena-Chalco, J.P., Cesar, R., &Velho, L. (2010). 3D linear facial animation based on real data. In Proceedings of the 23rd SIBGRAPI conference on graphics, patterns and images (pp. 271-278).
[6] M. H. Alkawaz, Dzulkifli Mohamad, A. H. Basori, T. Saba (2015), Blend shape interpolation and FACS for realistic avanta. In Springer
[7] Shaver, Phillip, et al (1987), “Emotion knowledge: further exploration of aprototype approach”, Journal of personality and social psychology, Vol
52, No6, pp. 10611086.
[8] K. Arai, T. Kurihara, K. Anjyo, Bilinear Interpolation for Facial Expression and Metamorphosis inReal-Time Animation, The Visual Computer, 1996 vol. 12 pp. 105–116.
[9] The Duy Bui (2004), “Creating emotions and facial expressions for Agents”, the Thesis.
[10] Pighin, F., & Lewis, J. (2006). Performance – driven facial animation. In ACM SIGGRAPH.
[11] Zhang, Q., Liu, Z., Quo, G., Terzopoulos, D., et al (2006). Geometry – driven photorealistic facial expression synthesis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphic,. 12(1), 48-60
[12] Blinn, J.F.(1978). Simulation of wrinkled surfaces, In ACM SIGGRAPH computer graphics (pp. 286-292). New York: ACM Press.
[13] Boissieux, L., Kiss, G., Thalmann, N. M., & Kalra, P.(2000). Simulation of skin aging and wrinkles with cosmetrics insight. In Proceedings of the eurographic workshop on computer animation and simulation (pp. 15-27) Berlin: Springer.
[14] Hardy RL, “Multiquadric equations of topograpy and other irregular surfaces”, J Geophy Res 76:1905–1915, 1971
[15] Mairhuber JC, “On Haar’s theorem concerning Chebyshev approximation problems having unique solutions”, Proc Amer Math Soc 7(4):609–615, 1956
[16] Bochner S, “Monotine Functionen Stieltjes Integrale und Harmonische Analyse”, Ann Math 108:378–410, 1933
[17] Schoenberg IJ (1938), “Metric spaces and completely monotone functions”, Ann Math 39:811–841
[18] Micchelli CA, “Interpolation of scattered data: Distance matrices and conditionally positive definite functions”, Constr Approx 2:11–22, 1986 [19] Powell MJD, “The theory of radial basis function approximation”, In:
Light W(ed) Advances in Numerical Analysis, Vol. II: Wavelets, Subdivision Algorithms and Radial Functions, Oxford University Press, Oxford, UK, pp 105–210, 1992
[20] Madych WR, Nelson SA, “Bounds on multivariate polynomials and exponential error estimates for multiquadric interpolation”, J Approx Theory 70:94–114, 1992
[21] Yoon J, “Spectral approximation orders of radial basis function interpolation on the Sobolev space”, SIAM J Math Anal 33(4):946–958, 2001
[22] Driscoll TA, Fornberg B, “Interpolation in the limit of increasingly flat radial basis functions”,Comput Math Appl 43:413–422, 2002
[23] Fornberg B, Piret C, “A stable algorithm for flat radial basis functions on a sphere”, SIAM J Sci Comput 30:60–80, 2007
[24] V. Blanz, T. Vetter, “A morphable model for thesynthesis of 3d faces”, SIGGRAPH '99Proceedings of the 26th annual conference onComputer graphics and interactive techniquesPages 187-194.
[25] Park, F. I.“A parametric model for human faces”,1974, Universidad de Utah, USA.
[26] Phothisane, P., Bigorgne, E., Collot, L., Prévost, L,“a robust composite metric for head pose trackingusing an accurate face model”, 2011, AutomaticFace & Gesture Recognition and Workshops (FG2011), IEEE International Conference.
[27] Conde, C. “verificación facial multimodal 2D y3D”, 2006. Tesis Doctoral. Departamento deArquitectura y tecnologia de computadores, cienciade la computacion e inteligencia artificial.
[28] Bronstein, A., Bronstein, M., Kimmel, R.,“Expression invariant 3d face recognition”, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2003.
[29] Golovinskiy, A., Wojciech Matusik, HanspeterPfister, Szymon Rusinkiewicz, ThomasFunkhouser. “A statistical model for synthesis
ofdetailed facial geometry”,ACMTransactions on Graphics (Proc.
SIGGRAPH), July2006.
[30] Ramírez Valdez Leonel, Hasimoto BeltranRogelio, “3D-facial expression synthesis and itsapplication to face recognition systems”, Journal ofApplied Research and Technology 2009, Redalyc.
[31] Cootes, T.F., Taylor, C.J. “Statistical models ofappearance for computer
vision”. Imaging Scienceand Biomedical Engineering, University
ofManchester. 2004.
[32] El-Hussuna, A. “Statistical variation of threedimensional face models”. Master Thesis. ITUniversityof Copenhagen, MultimediaTechnologies. March 2003.
[33] http://vi.winkipedia.org/wiki/OpenGL [34] http://glprogramming.com/red