CRÁNEO

Resultados:

RECONSTRUCCIÓN CRÁNEO-FACIAL

La arquitectura de la aplicación comprende los elementos en la figura más abajo:

1. Arquitectura de la aplicación

• Parámetros de Entrada: Conjunto de datos usados por la aplicación para generar la malla de tejido blando. Se requieren tres tipos de parámetros:
  • Modelo del cráneo: un modelo 3D del cráneo necesario para obtener la reconstrucción de la cara.
  • 66 Landmarks situados sobre la superficie del cráneo: en estos puntos de referencia se conoce el grosor de tejido blando.
  • Año, sexo y rango IMC de la persona a la que pertenece el cráneo. El año y sexo se pueden deducir a partir de la morfología del cráneo, de forma que siempre son parámetros conocidos por el usuario. Sin embargo, no es posible conocer el rango IMC por lo que su valor será estimado.
• Módulo de Inserción de Landmarks (MIL): se encarga de situar los 66 puntos de referencia sobre la superficie del cráneo, asignando a cada uno el valor correspondiente al grosor de tejido blando de acuerdo a la edad, sexo e IMC. Los puntos de referencia empleados son dos conjuntos de puntos utilizados tradicionalmente en la medicina forense, como se puede ver en la figura a continuación:

2. Conjuntos de puntos característicos usados para la reconstrucción cráneo-facial. El primer conjunto de 52 puntos sirve para generar la reconstrucción facial en la zona de la cara (en negro); el segundo de 14 puntos para generar la reconstrucción cráneo-facial sobre el neurocráneo (en rojo)

• Módulo Generado de Malla de Piel: el bloque de Módulo Generador de Malla de Piel (MGMP) representa el módulo funcional principal de la aplicación. A partir de los parámetros de salida del MIL, genera un conjunto de puntos intermedios sobre la superficie del cráneo. Su grosor se obtiene interpolando los valores de los puntos de referencia más cercanos (ver figura 3). El conjunto total de puntos (landmarks y puntos intermedios) se utiliza para reconstruir la malla 3D final que representan el tejido blando (piel) correspondiente a un determinado cráneo.

3. Proceso de generación de tejido blando

SUPERPOSICIÓN CRÁNEO-FOTOGRAFÍA

La arquitectura de la aplicación comprende los elementos representados aquí abajo:

4. Arquitectura de la Aplicación

• Parámetros de Entrada: Conjunto de datos usados por la aplicación para realizar la superposición Cráneo-Foto. Se requieren 3 tipos de parámetros:
  • Modelo del cráneo: un modelo 3D del cráneo necesario para obtener la reconstrucción de la cara.
  • 5 puntos craneométricos situados sobre la superficie del cráneo.
  • 5 puntos cefalométricos situados sobre la cara dentro de la fotografía.

• Módulo de Detección de Rasgos Faciales: se encarga de identificar automáticamente tanto la posición de cara, ojos y nariz del individuo dentro de la fotografía. Dichas posiciones servirán para que el módulo de inserción de puntos pueda situar los puntos de referencia de manera correcta.

5. Rasgos Faciales detectados en la Fotografía

• Módulo de Inserción de puntos Craneométricos: se encarga de situar los 5 puntos de referencia sobre la geometría del cráneo 3D. Para este módulo se ha utilizado el ya desarrollado en la aplicación de Reconstrucción cráneo-facial (Módulo de inserción de Landmarks).
• Módulo de Inserción de puntos Cefalométricos: se encarga de situar automáticamente los 5 puntos de referencia sobre la cara en la fotografía. Los puntos de referencia empleados son un conjunto de puntos utilizados tradicionalmente en la medicina forense.

6. Puntos Cefalométricos detectados en la fotografía

• Módulo de Cálculo de Homografía: una vez calculada la posición de los puntos sobre el cráneo y la fotografía es necesario calcular la correlación entre ellos. La correlación entre los dos sets de puntos se realiza mediante una homografía, es decir una transformación proyectiva especial que relaciona un sistema de coordenadas x = [x1, x2] con otro x’ = [x’1, x’2] (para más referencias, [Hartley and Zisseman (2000), Hartley and Zisseman (2003)] ). La figura a continuación presenta un ejemplo:

7. Ejemplo de homografía entre dos sets de puntos.

• Módulo de Cálculo del Error: este módulo se encarga de calcular, mediante una serie de algoritmos matemáticos, el porcentaje de correspondencia entre los dos sets de puntos una vez que están correlacionados mediante el módulo anterior. Cuanto mayor sea dicho porcentaje querrá decir que la probabilidad de que un cráneo y una fotografía pertenezcan al mismo sujeto será mayor.

CENTRO DE DOCUMENTACIÓN CIENTÍFICA ONLINE

Por otro lado, se ha implementado un entorno Web tanto para la aplicación de reconstrucción 3D como para la aplicación de Identificación de Sujetos mediante Superposición Cráneo-Foto con el fin de poder visualizar remotamente los datos originales y los resultados generados.

La interacción entre usuarios remotos (web) y la aplicación principal se ilustra en la siguiente figura. A partir de este esquema, un usuario puede visualizar y cambiar cualquier información contenida en la base de datos de la aplicación a través de Internet (información del cráneo, reconstrucciones generadas, fotografías asignadas/asociadas).

8. Interacción entre la aplicación principal y los usuarios web

9. Vídeo con demostración de la aplicación