Nghiên Cứu Kỹ Thuật Khôi Phục Mặt Người 3D Từ Sọ

Luận án tiến sĩ nghiên cứu các kỹ thuật khôi phục mặt người ba chiều từ sọ, đóng góp cho công nghệ thông tin và ứng dụng thực tiễn.

• Người hướng dẫn: PGS. Bùi Thế Duy
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Kỹ Thuật Khôi Phục Mặt Người 3D Từ Sọ
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Kỹ Thuật Khôi Phục Mặt Người 3D Từ Sọ

Nghiên cứu khôi phục khuôn mặt 3D từ sọ là một lĩnh vực đầy thách thức và hứa hẹn, kết hợp giữa khoa học pháp y, giải phẫu học, và công nghệ thông tin. Mục tiêu chính là tái tạo lại hình ảnh khuôn mặt của một cá nhân dựa trên cấu trúc xương sọ, hỗ trợ đắc lực cho công tác điều tra, nhận dạng, và nghiên cứu lịch sử. Quá trình này bao gồm nhiều bước, từ thu thập dữ liệu, xử lý ảnh, đến xây dựng mô hình 3D và áp dụng các kỹ thuật tái tạo. Hai phương pháp tiếp cận chính là sử dụng thông tin giải phẫu học và dựa trên độ dày mô mềm. Bài toán này ngày càng được quan tâm bởi tính ứng dụng cao trong nhiều lĩnh vực.

1.1. Lịch Sử và Tầm Quan Trọng của Tái Tạo Khuôn Mặt Pháp Y

Tái tạo khuôn mặt pháp y có lịch sử lâu đời, ban đầu được thực hiện thủ công bằng đất sét. Ngày nay, công nghệ số đã mang đến những phương pháp nhanh chóng và chính xác hơn, giúp xác định danh tính nạn nhân trong các vụ án hình sự và các trường hợp mất tích. Đây là công cụ quan trọng trong khoa học pháp y.

1.2. Các Phương Pháp Tiếp Cận Chính trong Phục Dựng Khuôn Mặt Từ Hộp Sọ

Có hai phương pháp chính để phục dựng khuôn mặt từ hộp sọ: phương pháp giải phẫu và phương pháp dựa trên độ dày mô mềm. Phương pháp giải phẫu đòi hỏi kiến thức sâu rộng về cấu trúc giải phẫu khuôn mặt, trong khi phương pháp dựa trên độ dày mô mềm sử dụng dữ liệu thống kê về độ dày của các lớp mô tại các điểm mốc trên sọ. Luận án tập trung vào phương pháp thứ hai.

II. Thách Thức và Hạn Chế trong Khôi Phục Khuôn Mặt 3D Từ Sọ

Mặc dù có nhiều tiến bộ, khôi phục khuôn mặt 3D từ sọ vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Độ chính xác của mô hình 3D phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào, phương pháp ước tính độ dày mô mềm, và kỹ thuật tái tạo. Sự khác biệt về chủng tộc, giới tính, và tuổi tác cũng ảnh hưởng đến kết quả. Các sai sót trong quá trình quét, xử lý dữ liệu, và lựa chọn điểm mốc có thể dẫn đến sự thiếu chính xác. Bên cạnh đó, việc thiếu dữ liệu về mô mềm ở một số khu vực trên sọ cũng là một vấn đề cần giải quyết.

2.1. Ảnh Hưởng của Sai Số Dữ Liệu Đến Độ Chính Xác Mô Hình 3D Khuôn Mặt Từ Sọ

Sai số trong quá trình thu thập dữ liệu, đặc biệt là quét sọ, có thể ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của mô hình 3D khuôn mặt từ sọ. Các lỗi trượt, nhiễu, hoặc thiếu thông tin có thể dẫn đến sự sai lệch trong cấu trúc xương và ước tính độ dày mô mềm.

2.2. Vấn Đề Về Dữ Liệu Độ Dày Mô Mềm và Tính Cá Nhân

Việc sử dụng dữ liệu độ dày mô mềm trung bình từ các cơ sở dữ liệu hạn chế có thể không phản ánh chính xác đặc điểm cá nhân của từng đối tượng. Điều này dẫn đến việc khuôn mặt tái tạo thiếu tính chân thực và khó nhận dạng.

2.3. Hạn Chế Về Độ Phân Giải và Chi Tiết của Mô Hình

Độ phân giải và mức độ chi tiết của mô hình 3D cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tính chân thực của khuôn mặt tái tạo. Các mô hình có độ phân giải thấp có thể không thể hiện được các đặc điểm nhỏ nhưng quan trọng trên khuôn mặt.

III. Cách Dựng Mô Hình Sọ 3D Từ Ảnh 2D Kỹ Thuật và Hiệu Chỉnh Lỗi

Luận án đề xuất một thuật toán mới để dựng mô hình sọ 3D từ ảnh 2D, khắc phục các lỗi trượt thường gặp. Thuật toán tập trung vào việc hiệu chỉnh các lỗi phát sinh trong quá trình chụp ảnh và xây dựng mô hình, từ đó tăng độ chính xác của mô hình 3D kết quả. Việc sử dụng ảnh 2D thay vì dữ liệu quét 3D giúp giảm chi phí và đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu. Theo luận án: 'chúng tôi đề xuất thuật toán dựng mô hình ba chiều của sọ từ ảnh hai chiều và điều chỉnh lỗi trượt phát sinh để tăng độ chính xác của mô hình ba chiều của sọ kết quả'.

3.1. Quy Trình Xây Dựng Mô Hình 3D Sọ Từ Ảnh Sử Dụng Phần Mềm

Quy trình bao gồm việc chụp nhiều ảnh 2D từ các góc độ khác nhau của sọ, sau đó sử dụng phần mềm khôi phục khuôn mặt 3D để xử lý ảnh và tạo ra mô hình 3D. Các kỹ thuật hiệu chỉnh ảnh được áp dụng để giảm thiểu nhiễu và cải thiện độ chính xác.

3.2. Phương Pháp Hiệu Chỉnh Lỗi Trượt trong Kỹ Thuật Số Khôi Phục Khuôn Mặt

Thuật toán đề xuất sử dụng các điểm mốc đã biết trên sọ để hiệu chỉnh các lỗi trượt trong quá trình xây dựng mô hình. Các điểm mốc này được xác định trên ảnh 2D và so sánh với vị trí thực tế trên sọ để tính toán và điều chỉnh sai số.

3.3. Đánh Giá Độ Chính Xác Của Mô Hình Sau Hiệu Chỉnh

Độ chính xác của mô hình 3D sau khi hiệu chỉnh được đánh giá bằng cách so sánh với dữ liệu quét 3D thực tế của sọ. Các chỉ số thống kê như sai số trung bình và sai số lớn nhất được sử dụng để định lượng mức độ chính xác.

IV. Biến Đổi Khuôn Mặt Mẫu 3D RBF và Ước Lượng Độ Dày Mô Mềm

Luận án giới thiệu một phương pháp mới kết hợp biến đổi khuôn mặt mẫu 3D bằng mạng hàm bán kính cơ sở (RBF) và ước lượng độ dày mô mềm từ số đo sọ. Phương pháp này giúp tăng tính chân thực và độ chính xác của mô hình 3D khuôn mặt kết quả. Việc sử dụng RBF cho phép biến đổi linh hoạt hình dạng khuôn mặt mẫu để phù hợp với cấu trúc xương sọ, trong khi ước lượng độ dày mô mềm giúp tạo ra các chi tiết bề mặt tự nhiên.

4.1. Ứng Dụng Hàm Bán Kính Cơ Sở RBF trong Tái Tạo Khuôn Mặt 3D Từ Sọ

RBF được sử dụng để biến đổi hình dạng của khuôn mặt mẫu 3D dựa trên các điểm mốc tương ứng trên sọ. Hàm RBF cho phép tạo ra các biến đổi mượt mà và tự nhiên, giúp khuôn mặt mẫu phù hợp với cấu trúc xương sọ của đối tượng.

4.2. Phương Pháp Ước Lượng Độ Dày Mô Mềm Từ Phân Tích Sọ Người

Độ dày mô mềm được ước lượng từ các số đo sọ bằng các phương pháp thống kê hoặc học máy. Các số đo sọ được sử dụng làm đầu vào cho mô hình ước lượng, và kết quả được sử dụng để tạo ra các chi tiết bề mặt trên khuôn mặt tái tạo. Phân tích sọ người là cơ sở quan trọng cho ước lượng này.

4.3. Tối Ưu Hóa và Đánh Giá Kết Quả Sử Dụng RBF và Ước Lượng Độ Dày

Sau khi áp dụng RBF và ước lượng độ dày mô mềm, mô hình 3D khuôn mặt kết quả được tối ưu hóa để đảm bảo tính chân thực và độ chính xác. Kết quả được đánh giá bằng cách so sánh với hình ảnh khuôn mặt thực tế (nếu có) hoặc dữ liệu thống kê về hình dạng khuôn mặt.

V. Trích Chọn Đặc Trưng Tự Động Trên Mô Hình Sọ 3D Giải Pháp Tiên Tiến

Luận án đề xuất một thuật toán mới để trích chọn đặc trưng cạnh và góc tự động trên mô hình 3D của sọ. Thuật toán này giúp hỗ trợ việc đánh dấu điểm mốc trên mô hình sọ, giảm thiểu sự can thiệp thủ công và tăng tốc quá trình tái tạo khuôn mặt. Việc trích chọn đặc trưng tự động dựa trên các phép toán phân đoạn dữ liệu và tích chập, mang lại hiệu quả cao.

5.1. Kỹ Thuật Phân Đoạn Dữ Liệu và Tích Chập Trong Trích Chọn Đặc Trưng

Thuật toán sử dụng kỹ thuật phân đoạn dữ liệu để chia mô hình sọ thành các vùng nhỏ hơn, sau đó áp dụng phép tích chập để tìm kiếm các đặc trưng cạnh và góc trong từng vùng. Kỹ thuật này giúp giảm thiểu nhiễu và tăng độ chính xác của quá trình trích chọn.

5.2. Ứng Dụng Thuật Toán Trích Chọn Đặc Trưng Tự Động Trong Nhận Dạng Khuôn Mặt

Các đặc trưng được trích chọn tự động có thể được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt trong các ứng dụng pháp y hoặc nghiên cứu lịch sử. Việc sử dụng đặc trưng tự động giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên môn và tăng tính khách quan của quá trình nhận dạng.

5.3. Đánh Giá Hiệu Quả và Độ Tin Cậy Của Thuật Toán

Hiệu quả và độ tin cậy của thuật toán được đánh giá bằng cách so sánh kết quả trích chọn đặc trưng tự động với kết quả đánh dấu điểm mốc thủ công bởi các chuyên gia. Các chỉ số thống kê như độ chính xác, độ nhạy, và độ đặc hiệu được sử dụng để định lượng hiệu quả của thuật toán.

VI. Ứng Dụng Thực Tế và Hướng Phát Triển Của Khôi Phục Mặt 3D Từ Sọ

Nghiên cứu kỹ thuật khôi phục mặt người 3D từ sọ mở ra nhiều ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực như pháp y, khảo cổ học, và nhân dạng. Trong pháp y, nó giúp xác định danh tính nạn nhân trong các vụ án phức tạp. Trong khảo cổ học, nó cho phép tái tạo hình ảnh của người cổ đại dựa trên di cốt. Hướng phát triển trong tương lai tập trung vào việc cải thiện độ chính xác, tự động hóa quy trình, và tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra những mô hình khuôn mặt chân thực và cá nhân hóa hơn.

6.1. Ứng Dụng Trong Pháp Y Xác Định Danh Tính Nạn Nhân và Hỗ Trợ Điều Tra

Khôi phục khuôn mặt 3D từ sọ là một công cụ hữu ích trong pháp y, giúp xác định danh tính nạn nhân trong các vụ án mà không có thông tin nhận dạng khác. Mô hình khuôn mặt tái tạo có thể được sử dụng để so sánh với ảnh chụp hoặc tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu người mất tích.

6.2. Ứng Dụng Trong Khảo Cổ Học Tái Tạo Khuôn Mặt Người Cổ Đại và Nghiên Cứu Lịch Sử

Trong khảo cổ học, tái thiết khuôn mặt lịch sử cho phép các nhà nghiên cứu tái tạo hình ảnh của người cổ đại dựa trên di cốt, cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cuộc sống và văn hóa của các nền văn minh đã mất.

6.3. Hướng Phát Triển Tương Lai Tự Động Hóa và Kết Hợp Dữ Liệu Đa Nguồn

Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm tự động hóa quy trình tái tạo khuôn mặt, tích hợp dữ liệu đa nguồn (ví dụ: ADN, thông tin về bệnh tật), và sử dụng các kỹ thuật học sâu để cải thiện độ chính xác và tính chân thực của mô hình khuôn mặt.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Luận án nghiên cứu những vấn đề xung quanh bài toán dựng lại khuôn mặt ba chiều từ hộp sọ. Có hai cách tiếp cận phục dựng lại khuôn mặt ba chiều từ hộp sọ: phương pháp giải phẫu và phương pháp dựa trên độ dày mô mềm. Luận án tập trung vào cách tiếp cận dựa trên độ dày mô mềm vì phương pháp này không cần tri thức sâu rộng về giải phẫu khuôn mặt như phương pháp giải phẫu. Hơn nữa, phương pháp này dễ dàng tận dụng sự hỗ trợ của máy tính trong việc thống kê đo đạc các thông tin liên quan đến dựng khuôn mặt như độ dày mô mềm, số đo sọ.

Qui trình dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ hộp sọ dựa vào mô mềm có sự hỗ trợ của máy tính gồm có ba giai đoạn chính: xây dựng mô hình ba chiều của sọ, xác định mốc đo trên mô hình ba chiều của sọ nơi gắn độ dày mô mềm biết trước, và biến đổi mô hình ba chiều khuôn mặt mẫu thành mô hình ba chiều khuôn mặt kết quả. Trong luận án này, chúng tôi đề xuất ba thuật toán liên quan đến dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ hộp sọ, như sau: Thứ nhất, chúng tôi đề xuất thuật toán dựng mô hình ba chiều của sọ từ ảnh hai chiều và điều chỉnh lỗi trượt phát sinh để tăng độ chính xác của mô hình ba chiều của sọ kết quả. Thứ hai, chúng tôi đề xuất thuật toán dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ mô hình ba chiều của sọ, trong đó kết hợp biến đổi mô hình ba chiều khuôn mặt mẫu bằng mạng các hàm bán kính cơ sở (Radial Basic Function - RBF), ước lượng độ dày mô mềm từ số đo sọ và nội suy độ dày mô mềm để tăng tính chân thực và độ chính xác của mô hình ba chiều khuôn mặt kết quả. Cuối cùng, chúng tôi đề xuất thuật toán trích trọn đặc trưng cạnh và góc tự động trên mô hình ba chiều của sọ để hỗ trợ cho việc đánh dấu điểm mốc trên mô hình ba chiều của sọ.

Thuật toán là sự kết hợp hiệu quả giữa phân đoạn dữ liệu trên mô hình ba chiều của sọ và phép nhân chập.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.1 Bối cảnh Dựng lại khuôn mặt ba chiều là một trong những bài toán được chú ý nhất trong dựng lại đối tượng ba chiều bởi miền ứng dụng rộng lớn của nó: trong giải trí, giao tiếp từ xa và đặc biệt là nhận dạng [21, 23, 68, 74]. Khuôn mặt ba chiều dùng để nhận dạng điều tra khoanh vùng tội phạm. Khuôn mặt ba chiều làm cho các cuộc họp, hội nghị từ xa sống động và hiệu quả hơn. Khuôn mặt ba chiều giúp tạo nên các nhân vật chân thực trong phim, trong trò chơi điện tử.

Trong bài toán dựng lại khuôn mặt ba chiều, khôi phục khuôn mặt ba chiều từ hộp sọ có ý nghĩa xã hội rất lớn. Khuôn mặt dựng được từ hộp sọ có thể dùng trong khảo cổ học để tái tạo khuôn mặt của người cổ, hoặc xây dựng chân dung của các nhân vật lịch sử. Khuôn mặt dựng được từ hộp sọ hỗ trợ điều tra trong các vụ án. Bên cạnh đó, hộp sọ mang nhiều thông tin về độ tuổi, giới tính và nguồn gốc của tử thi.

Hơn nữa, khi khai quật tử thi, hộp sọ thông thường ít bị phá hủy nhất. Do vậy, khôi phục khuôn mặt từ hộp sọ là bài toán thu hút nhiều sự quan tâm trong dựng lại khuôn mặt ba chiều [7, 36, 50, 69, 83, 90]. Trong các nghiên cứu về xây dựng lại khuôn mặt từ hộp sọ, độ chính xác của khuôn mặt tái tạo luôn là mối quan tâm hàng đầu bởi vì những thay đổi dù rất nhỏ trên khuôn mặt người rất dễ nhận biết. Biederman và Kalocsai [9] nhận định nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng đồ vật nói chung có rất nhiều điểm khác nhau.

Nhận dạng khuôn mặt rất nhạy cảm với độ tương phản, ánh sáng, kích thước và đặc biệt là góc nhìn. Trong việc nhận dạng đồ vật nói chung, những yếu tố này ảnh hưởng rất ít hoặc không ảnh hưởng. Bên cạnh đó, sự khác biệt của đồ vật có thể nêu tên, liệt kê một cách dễ dàng, trong khi sự sai khác nhỏ trên khuôn mặt người ta có thể cảm nhận thấy nhưng không dễ gọi tên. Chúng ta luôn mong muốn tìm ra các cải tiến trong các kỹ thuật để cải thiện độ chính xác của khuôn mặt kết quả.

Trong luận án này, chúng tôi nghiên cứu một số kỹ thuật khôi phục khuôn mặt ba chiều từ hộp sọ.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.2 Bài toán và cách giải quyết của chúng tôi Bài toán dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ hộp sọ có đầu vào là hộp sọ khai quật được; đầu ra là mô hình ba chiều khuôn mặt phù hợp với hộp sọ. Để giải quyết bài toán này có rất nhiều cách tiếp cận khác nhau. Trước đây, người ta dựng mô hình mặt một cách thủ công. Các chuyên gia thường nặn hộp sọ đất sét, thạch cao giống với hộp sọ khai quật được.

Sau đó cùng với sự hỗ trợ, nhận xét của các chuyên gia, mô mặt được đắp thêm vào hộp sọ đất sét, thạch cao để có được khuôn mặt cuối cùng. Việc nắn chỉnh, đắp hộp sọ và mô rất kỳ công và tốn thời gian. Từ khi bài toán được đưa vào giải quyết bằng máy tính, việc mô phỏng hộp sọ, các lớp mô trên mặt được được thực hiện nhanh chóng và hiệu quả hơn. Với sự hỗ trợ của máy tính, sau khi mô phỏng hộp sọ ba chiều, người ta có thể dựng mô hình ba chiều khuôn mặt dựa trên giải phẫu hoặc dựng khuôn mặt dựa trên độ dày mô mềm.

Phương pháp dựa trên giải phẫu yêu cầu hiểu biết về cấu trúc giải phẫu sinh học của khuôn mặt rất cao. Còn đối với phương pháp dựa trên độ dày mô mềm, thông tin về độ dày mô mềm phải được cung cấp. Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi lựa chọn phương pháp dựng lại mô hình ba chiều khuôn mặt dựa trên hộp sọ dùng thông tin về độ dày mô mềm với sự trợ giúp của máy tính. Độ dày mô mềm ở những vị trí mốc quan trọng trên hộp sọ được ước lượng để làm cơ sở phủ khuôn mặt mẫu khớp với hộp sọ.

Phục dựng khuôn mặt dựa trên độ dày mô mềm ít yêu cầu kiến thức giải phẫu khuôn mặt hơn, trong khi đưa ra mô hình khuôn mặt kết quả lại nhanh chóng và chính xác. Hơn nữa, cách tiếp cận dựa trên độ dày mô mềm tận dụng tốt sự hỗ trợ của máy tính trong việc thống kê, đo đạc, ước lượng độ dày mô mềm. Chúng tôi định nghĩa Hộp sọ là hộp sọ thật khai quật được. Mô hình ba chiều của sọ là mô hình ba chiều của bề mặt hộp sọ dưới dạng lưới đa giác.

Mô hình ba chiều khuôn mặt là mô hình ba chiều của bề mặt khuôn mặt dưới dạng lưới đa giác. Bài toán dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ hộp sọ dựa vào thông tin mô mềm được giải quyết như sau (Hình 1.1): Trước tiên, hộp sọ tìm thấy được dùng để xây dựng mô hình ba chiều của sọ trên máy tính. Tiếp theo, trên mô hình ba chiều của sọ này người ta xác định ra một số mốc mà tại đó biết độ dày mô mềm. Tại các mốc này người ta gắn lên đó các kim có độ dài bằng độ dày mô mềm biết trước.

Cuối cùng, dùng một bề mặt ba chiều phủ lên và chạm vào các kim đó tạo ra diện mạo khuôn mặt. Bề mặt ba chiều tạo nên diện mạo khuôn mặt thông thường là một mô hình ba chiều khuôn mặt mẫu được biến đổi.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 Các nghiên cứu trước đây về dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ hộp sọ [7, 36, 50, 69, 83, 90] còn tồn tại một số trở ngại cần khắc phục. Trong những nghiên cứu này, dữ liệu sọ số hóa ở dưới dạng dữ liệu quét. Việc quét sọ không hoàn toàn dễ dàng bởi chi phí cũng như việc bảo đảm hiện trường.

Bên cạnh đó, trong cách tiếp cận dùng độ dày mô mềm, dữ liệu mô mềm để phục dựng sọ được tính trung bình từ cơ sở dữ liệu mô mềm của một tộc người với số lượng hạn chế. Do vậy, mô hình ba chiều khuôn mặt được xây dựng không mang nhiều dấu ấn cá nhân và nhiều vùng trên mô hình khuôn mặt trông không thật như vùng cằm, góc hàm. Hơn nữa, những mốc trên mô hình ba chiều của sọ có dữ liệu mô mềm trong cơ sở dữ liệu được đánh dấu bằng tay, nên, phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan của người đánh dấu.1: Qui trình dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ hộp sọ Trong luận án này, chúng tôi đưa ra ba thuật toán góp phần giải quyết các vấn đề trên. - Thứ nhất, chúng tôi đề xuất thuật toán dựng mô hình ba chiều của sọ từ ảnh hai chiều sử dụng giải pháp điều chỉnh đặc trưng sọ ba chiều nhằm khắc phục lỗi 4 (LUAN.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 trượt trên mô hình ba chiều của sọ được dựng lại.

Trong đó, chúng tôi đánh giá sai số trong việc trích chọn đặc trưng và đưa ra giải pháp hạn chế ảnh hưởng của những sai số này lên mô hình ba chiều của sọ. Phần này được trình bày cụ thể ở Chương 3. - Thứ hai, để nâng cao độ chính xác cũng như nâng cao tính chân thực của mô hình ba chiều khuôn mặt dựng lại, chúng tôi đưa ra thuật toán phục dựng mô hình ba chiều khuôn mặt từ mô hình ba chiều của sọ nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình ba chiều khuôn mặt kết quả. Thuật toán được phát triển dựa trên việc xác định độ dày mô mềm từ các số đo sọ thay vì dùng độ dày mô mềm trung bình và biến đổi mô hình ba chiều khuôn mặt mẫu dùng mạng RBF kết hợp với nội suy thêm độ dày mô mềm để hạn chế lỗi sai số của mô hình ba chiều khuôn mặt kết quả.

Phần này được trình bày rõ ở Chương 4. - Thứ ba, để hạn chế lỗi chủ quan cũng như tăng số lượng điểm đặc trưng, chúng tôi đưa ra thuật toán trích chọn đặc trưng tự động trên mô hình ba chiều của sọ. Những đặc trưng này được dùng để hỗ trợ tốt nhất cho quá trình xác định các vị trí điểm mốc trên mô hình ba chiều của sọ. Nội dung này được trình bày ở Chương 5 1.3 Cấu trúc của luận án Phần còn lại của luận án được tổ chức như sau.