4.1.2 Các phương phápđánh giá mô hình ba chiều khuôn mặt kết quả
Mô hình ba chiều khuôn mặt được tái tạo từhộp sọ thường dùng trong khảo cổ học, điều tra tội phạm, và dựng lại các nhân vật lịch sử. Việcđánh giá độchính xác của mô hình ba chiều khuôn mặt tái tạo trước đây thường dựa vào nhận xét của các chuyên gia nhân trắc học hoặc những người tình nguyện. Những người này dựa vào kinh nghiệm, và đặc biệt là kiến thức nhân trắc, để kết luận mô hình ba chiều khuôn mặt tái tạo có phù hợp với hộp sọ hoặc ảnh chân dung của người có hộp sọ đó hay không. Ngày nay, với sựtrợgiúp của máy tính và các thiết bịhỗtrợkhác người ta có
thể thực hiện việc đánh giá định lượng trên sọ người và khuôn mặt của người còn sống.
Phương phápđánh giá bởi các nhậnđịnh của chuyên gia
Trong các nghiên cứu của mình, Gerasimov [24] đã thực hiện việc tái tạo 12 khuôn mặt từhộp sọcủa tửthi và tiến hành so sánh mặt tái tạo với ảnh chụp tửthi và đượcđánh giá là rất giống. Ngoài ra, ông cũng báo cáo rằng 140 khuôn mặtđược xây dựng trong phòng thí nghiệm cũng thành công trong việc nhận dạng. Snow và cộng sự[77] tiến hành dựng khuôn mặt của một nam và một nữ sau đó một nhóm người tình nguyệnđược hỏi đểso sánh giữa khuôn mặt tái tạo và một cơsở dữliệu các bức ảnh khuôn mặt. Kết quả là khuôn mặt nữ giới chỉ đạt tới 26% cho kết quả đúng và khuôn mặt nam là 68%.
Stephan và Henneberg [81] dựng lại 16 khuôn mặt bằng tay vàđược 37 chuyên giađánh giá. Trong tổng số592 phiếuđánh giá thì 403 phiếu làđánh giá không khớp. Archer [7] lấy ý kiếnđánh giá từhai họa sĩpháp y, với khuôn mặt tái tạo những họa sĩ này cho rằng phần miệng bao phủmột vùng lớn so với bình thường. Vị trí và kích cỡcủa mắt chưa chính xác.
Trong [83], phương pháp của các tác giả được dùng để tái tạo khuôn mặt của nạn nhân bị giết hại mà không rõ danh tính, sau khi công khai ảnh của khuôn mặt tái tạo, gia đình nạn nhân nhận ra và gửi ảnh so khớp và các thử nghiệm ADN cũng khẳngđịnh sựchính xác của nhận dạng.
Trong [36] góc hàm và cằm xửlý chưa tốt nên khuôn mặt tái tạo rất“góc cạnh” mặc dù tác giả đã nội suy thêmđộ dày mô mềmởnhững vị tríđó.
Phương phápđánh giáđịnh lượng
Claes và các cộng sự[17] thực hiện đánh giá mô hình ba chiều khuôn mặt xây dựng lại với dữliệu khuôn mặt quét của 18 trường hợp và kết quảlàđộ lệch giữa hai khuôn mặt trung bình là 1.14mm. Tỉ lệ nhận dạng là 100% đúng khi dùng các tính toán ma trận dựa trên khoảng cách Ơ-clit khi so sánh với cơ sở dữ liệuảnh của 118 cá nhân. Tuy nhiên với 28 người tình nguyện tham gia trảlời câu hỏi nhận dạng thì tỉ lệnày chỉlà 81%.
Trong một nghiên cứu gầnđây, Lee và Caroline [43]đã tiến hành dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từhộp sọcủa ba người Hàn Quốc và so sánh với dữliệuđầu quét của những người này bằng phần mềm Geomagic Quanlify. Kết quảlà 54%, 65% và 77% lần lượt khi so sánh mô hình ba chiều khuôn mặt tái tạo với dữliệu quét banđầu có khoảng cách < 2.5mm
4.2 Thuật toán dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từmô hình ba chiều của sọ
Bài toán dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ mô hình ba chiều của sọ dùng thông tin về độ dày mô mềm ở những vị trí mốc quan trọng trên hộp sọ được chúng tôi giải quyết thành hai bài toán như sau: Trước hết công thức tínhđộ dày mô mềm dựa trên số đo sọcủa người Việt Namđược tính toán dựa trên cơsở dữliệuđầu quét
ba chiều của người Việt Nam. Thuật toán
Xác_Định_Công_Thức_Tính_Độ_Dày_Mô_Mềm dùng để tìm ra các công thức này. Sau đó, chúng tôi xây dựng thuật toán Dựng_Khuôn_Mặt_Ba_Chiều_Từ_Sọdùng các công thức tínhđộdày mô mềmở trên. Hai thuật toánđược trình bày chi tiết dưới đây.
Thuật toán 4.1 Xác_Định_Công_Thức_Tính_Độ_Dày_Mô_Mềm Đầu vào: Cơsở dữliệuđộdày mô mềm và cơsởdữliệu số đo sọ.
Đầu ra: Các công thức tínhđộ dày mô mềm.
1. Huấn luyện từng cặp (một số đo sọ;mộtđộdày mô mềm), hoặc từng bộ(hai đến ba số đo sọ;mộtđộ dày mô mềm) xácđịnh ra công thức tínhđộ dày mô mềm tươngứng từcác số đo sọ.
Từcơ sở dữ liệuđầu quét của người Việt, chúng tôi tiến hànhđo các thông số đo trên sọ và độ dày mô mềm ở các điểm mốc quan trọng tạo nên diện mạo khuôn mặt. Sauđó chúng tôi tiến hành tìm hiểu mối liên hệgiữa số đo sọvà độdày mô mềm thông qua phương pháp hồi qui tuyến tính và phương pháp học máy (Hình4.5). Nói một cách khác, chúng tôi tìm ra công thức tính độ dày mô mềm với đầu vào là các thông số đo sọ. Danh sách cácđiểm mốcđo, số đo trên sọvà phương phápước lượng và nội suyđộdày mô mềmđược trình bày cụ thể ởPhần4.2.1.