автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационная система и технология реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации

Принятые сокращения

Введение

Глава 1 Анализ проблемы реконструкции сложных форм на примере реконструкции лица человека

1.1 Актуальность проблемы исследования

1.2 Анализ методов и технических средств реконструкции лица человека

1.3 Анализ подходов к распознаванию геометрии объектов

1.4 Цель и задачи исследования 41 Выводы по главе

Глава 2 Разработка концепции реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации

2.1 Концепция реконструкции сложных форм на примере реконструкции лица человека

2.2 Разработка функциональной схемы информационной системы реконструкции лица человека

2.3 Разработка информационной технологии реконструкции лица человека в виде этапов формирования моделей

2.4 Разработка экспертной системы классификации объектов сложных форм на примере краниометрических форм

2.5 Разработка оценок адекватности моделей физическим прототипам 75 Выводы по главе

Глава 3 Разработка алгоритмов информационной системы реконструкции лица человека

3.1 Алгоритм распознавания и идентификации краниометрических точек

3.2 Алгоритм классификации краниометрических форм по антропометрическим признакам

3.3 Алгоритм реконструкции поверхности лица и объединения элементов лица 91 Выводы по главе

Глава 4 Разработка информационной системы реконструкции сложных форм на примере реконструкции лица человека

4.1 Этапы разработки информационной системы реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации

4.2 Обоснование выбора средств разработки программного обеспечения информационной системы реконструкции

4.3 Разработка программного обеспечения 109 Выводы по главе

Глава 5 Экспериментальные исследования информационной системы реконструкции лица человека

5.1 Экспериментальные исследования разработанной системы

5.2 Оценка эффективности разработанной системы

5.3 Перспективы развития информационных систем реконструкции лица человека 141 Выводы по главе

Актуальность темы

В последние годы в связи с развитием информационных технологий наметилась тенденция к автоматизации и формализации методов обработки и анализа данных в различных областях наук. Широкое распространение методов бесконтактного измерения позволяет разрабатывать системы автоматизированного измерения объектов сложной формы с целью последующей формализации различных методов обработки информации. Однако узкая специализация таких систем позволяет говорить о сложности прикладных методов исследования и анализа информации. Трудности в автоматизации методов заключаются прежде всего в том, что сами методы трудно формализуемы и, более того, в некоторых случаях практически не поддаются полной автоматизации.

Одной из таких задач является разработка информационной технологии реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации. Решение данной задачи и создание соответствующей информационной технологии актуально в различных областях наук. Например, реконструкция сложной формы лопаток как результат интерполяции по заданной путем бесконтактного измерения сложной форме образующего стержня в авиастроении [48 . Применительно к области реконструкции земной поверхности -реконструкция деформируемых покровов по форме подстилающей поверхности Земли [29]. Применение такой информационной технологии в отношении задач связанных с биологическими объектами позволяет решить в частности проблему реконструкции формы прилегающих мягких тканей по известной форме костной основы 38,43]. Актуальность решения данной проблемы четко выражена применительно к задаче реконструкции формы поверхности лица человека по форме костной основы.

В дальнейшем в диссертационной работе под термином «реконструкция лица человека» будет пониматься термин «реконструкция формы поверхности лица человека по форме черепа».

Таким образом, создание информационной системы реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации с

U 1—1 U 1 U разработкой соответстБуюш;ей информационной технологии актуально с целью решения ряда прикладных задач. Покажем актуальность создания такой информационной системы применительно к области реконструкции лица человека.

Результаты реконструкции лица человека, в первую очередь, представляют интерес в области криминалистов. Доказательством актуальности и необходимости применения методов реконструкции лица человека служат частые примеры из криминалистической практики [23,25,38,43,50,53]. Проведение реконструкции лица человека также актуально в результате возникновения различных чрезвычайных ситуаций, а также военных действий [38, 60'.

Результаты реконструкции также имеют большое значение в антропологии. Другими важными областями применения результатов реконструкции лица человека являются: пластическая хирургия, морфология человека, этнография, расоведение, реконструкция скульптурных произведений.

Проблемам разработки методов реконструкции лица человека посвящены многочисленные труды таких отечественных и зарубех<:ных ученых, как Герасимов М.М. [14], Зинин A.M. [19], Коровянский О.П. [25,53], Лебединская Г.В. [3,31,41], Зубов A.A. [41,47], Эвисон М.П. (Evison М.Р.) [70,71], Миясака С. (Miyasaka S.) [88], Нив Р.А.Г. (Neave R.A.H.) [92,93,105]. Анализ работ отечественных и зарубежных авторов в области автоматизации методов реконструкции лица человека [10,11,56,60,67,68,100,101] показал, что несмотря на то, что разработаны различные методы, остается не решенной проблема полной формализации и автоматизации таких методов. Это и определило цель данной работы и задачи исследования.

Разработка информационной системы реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации на примере реконструкции лица человека является актуальной проблемой также в области информационных технологий, так как создание информационной системы реконструкции позволяет значительно уменьшить долю субъективной оценки эксперта. Применение таких информационных технологий, как компьютерная обработка изображения и экспертные системы, переводит проблему исследования из области решения прикладных задач в область научных исследований, связанных с созданием систем автоматизированной обработки информации.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является разработка информационной системы (ИС) и технологии реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации на примере реконструкции лица человека (РЛЧ).

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать на основе системного подхода концепцию и функциональную схему реконструкции слож:ных форм на примере реконструкции лица человека.

2. Разработать информационную технологию РЛЧ, включающзАю математические модели краниометрической формы и лица человека.

3. Разработать основанную на продукционной модели представления знаний экспертную систему классификации объектов сложных форм на примере краниометрических форм.

4. Разработать алгоритмы анализа измерительной информации объектов сложных форм на примере краниометрических форм: идентификации особых точек (краниометрических точек), классификации краниометрических форм по характерным признакам, реконструкции лица человека с использованием статистических данных и с учетом объединения элементов лица человека.

5. Разработать процедуру реализации ИС реконструкции слолсных форм по результатам анализа измерительной информации, структурную схему ИС РЛЧ и программное обеспечение (ПО) для нее.

6. Провести оценку эффективности применения ИС РЛЧ и оценить адекватность сформированных моделей физическим прототипам на основе экспериментальных исследований.

Методы исследования

При решении поставленных в диссертационной работе задач использованы методы системного анализа, теории искусственного интеллекта, робототехники, математического моделирования, обработки изображения.

Научная ценность результатов

Научную ценность представляют:

1. Предложенные на основе общенаучных подходов и принципов концепция и функциональная схема реконструкции сложных форм на примере реконструкции лица человека, позволяющие представить процесс автоматизированной реконструкции как сложную систему.

2. Разработанные информационная технология реконструкции лица человека, математические модели краниометрической формы и лица человека, позволяющие реализовать процесс реконструкции лица человека в виде последовательных этапов преобразования моделей.

3. Алгоритм идентификации краниометрических точек, учитывающий модифицированную оценку степени схожести; алгоритм классификации краниометрических форм, учитывающий формализованные правила вывода решения по проводимой классификации; алгоритм реконструкции лица человека с использованием статистических данных и с учетом объединения элементов лица, позволяющий сформировать реконструированную модель лица в совокупности со своими элементами.

4. Предложенная структурная схема ИС РЛЧ, включающая блок автоматизированного распознавания и классификации модели краниометрической формы, позволяющий реализовать предложенную информационную технологию реконструкции.

Практическая ценность результатов

Практическая ценность работы состоит:

1. В разработке экспертной системы классификации сложных форм объектов на примере краниометрических форм, позволяющей проводить классификацию формы с учетом формализованных правил вывода.

2. В разработке процедуры реализации ИС реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации, позволяющей осуществить создание ИС РЛЧ на основе разработанной информационной технологии реконструкции лица человека.

3. В создании программного обеспечения ИС РЛЧ, реализующего процесс автоматизированной реконструкции лица человека и последующую генерацию изображений на основе разработанных алгоритмов.

4. В полученных результатах экспериментальных исследований, свидетельствующих о высокой степени эффективности разработанных моделей и алгоритмов.

Основания для выполнения работы

Диссертационная работа выполнена в период 1998-2001 гг. в межвузовской научно-исследовательской лаборатории оптоэлектронных контрольно-измерительных систем (МНИЛ ОКИС) кафедры технической кибернетики УГАТУ в рамках исследований по теме «Реконструкция сложных форм по результатам анализа измерительной информации на примере реконструкции лица человека». По теме данных исследований осуществлена стажировка в Институте процессов управления и робототехники Университета г.Карлсруэ (Германия).

На защиту выносятся:

1. Концепция и функциональная схема реконструкции сложных форм на примере реконструкции лица человека.

2. Информационная технология реконструкции лица человека, математические модели краниометрической формы и лица человека.

3. Экспертная система классификации сложных форм на примере краниометрических форм.

4. Алгоритм идентификации краниометрических точек, основанный на анализе антропометрических характеристик. Алгоритм классификации краниометрических форм по характерным признакам. Алгоритм реконструкции лица человека с использованием статистических данных и с учетом объединения элементов лица.

5. Процедура реализации ИС реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации, структурная схема ИС РЛЧ и программное обеспечение для нее.

6. Результаты экспериментальных исследований по оценке эффективности разработанных алгоритмов ИС РЛЧ на основе анализа реальной измерительной информации.

Апробация работы и публикации

Основные научные результаты и результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались на следующих научно-технических конференциях:

• Международная научно-техническая конференция «СотрЩег Science and Information Technologies (CSIT'2000)» , Уфа, 2000.

• Международная научно-техническая конференция аспирантов и студентов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2001.

• Международная научно-техническая конференция «XXVII Гагаринские чтения», Москва, 2001.

• Международная научно-практическая конференция «Моделирование. Теория, методы и средства», Новочеркасск, 2001.

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 8 публикациях, в том числе в виде научных статей в 2 всероссийских и 3 международных научных изданиях.

Автор выражает глубокую благодарность криминалистам Экспертно-криминалистического управления МВД РБ за высококвалифицированные консультации в области проблем разработки и автоматизации методов реконструкции лица человека.

Структура работы

Диссертационная работа изложена на 201 страницах текста, включающего в себя введение, пять глав основного материала, заключение, библиографический список и приложения. Библиографический список включает ПО наименований.

Содержание работы

В первой главе рассматривается актуальность проблемы реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации. Дан обзор существующих методов исследования и используемых технических средств реконструкции лица человека. Выполнен анализ особенностей существующих систем реконструкции лица человека, показаны преимущества и недостатки применяемых методов. Также проведен анализ подходов к распознаванию геометрических свойств объектов.

Сформулированы цель и задачи исследования, решению которых посвящена диссертационная работа.

Во второй главе предложена основанная на системных принципах и законах концепция реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации на примере реконструкции лица человека. Концепция объединяет пять общенаучных подходов: системный, и 1 и 1 и и структурный, функциональный, информационный и эволюционный, каждый из которых обосновывает выбор и разработку моделей и методов исследования и определяет взаимосвязь решаемых задач.

Разработана функциональная схема процесса автоматизированной реконструкции лица человека. Разработаны информационная технология реконструкции лица человека, математические модели черепа и лица человека, а также модель представления знаний в экспертной системе классификации краниометрических форм по половой принадлежности.

Предложены оценки адекватности разработанных моделей лица человека физическим прототипам.

В третьей главе проводится разработка алгоритмов автоматизированной реконструкции лица человека. Описываются алгоритмы распознавания и идентификации краниометрических точек, классификации краниометрических форм по антропометрическим признакам, реконструкции лица человека с использованием статистических данных и с учетом объединения элементов лица.

Даны описания критериев, предъявляемых к пространству моделирования трехмерных объектов, а также необходимых условий для выполнения в нем геометрических преобразований.

В четвертой главе проводится разработка ИС реконструкции сложных форм на примере реконструкции лица человека. Выделены этапы разработки ИС реконструкции. Разработаны структурная схема ИС РЛЧ и программное обеспечение, позволяющее проводить разнообразные эксперименты по исследованию процесса реконструкции лица человека.

Проводится обоснование выбора программной среды Delphi для разработки ПО, а также системы команд моделирования OpenGL, используемой при генерировании изображений трехмерных объектов.

В пятой главе на примере сгенерированных изображений по профлограммам реального черепа показан процесс автоматизированной реконструкции лица человека.

На основе результатов экспериментальных исследований по сгенерированным изображениям анализируется эффективность разработанных моделей, алгоритмов и ПО ИС РЛЧ.

Проводится обзор перспективных направлений исследований в области автоматизации методов реконструкции лица человека.

Выводы по главе 5

1. С целью проведения практических экспериментов и исследований процесса автоматизированной реконструкции лица человека необходимо получение исходной измерительной информации реального черепа или его физической модели.

2. С целью оценки эффективности результатов работы ИС РЛЧ необходимо получение измерительной информации черепа и мягких тканей реального лица человека (например, с помощью компьютерного томографа).

3. Экспериментальные исследования показали, что получение измерительной информации с целью последующего анализа в ИС РЛЧ возможно применением различных методов измерения (лазерное оптоэлектронное сканирование, компьютерная томография). Таким образом, продемонстрирована относительная универсальность и инвариантность к методам получения измерительной информации разработанной информационной технологии реконструкции слол<ных форм на примере реконструкции лица человека.

4. В результате анализа экспериментальных данных в соответствии с разработанными оценками можно сделать следующий вывод: созданные алгоритмы и ПО ИС РЛЧ демонстрируют высокую эффективность, так как на компьютерном изображении лица, полученном в результате автоматизированной реконструкции по профилограммам реального черепа, сформированы основные черты и признаки реального лица, хотя полное сходство с исходной фотографией не обнаруживается.

5. Основными направлениями исследований в области автоматизированной реконструкции лица человека могут стать разработка полных аналитических моделей черепа и лица человека, а также применение сложных динамических моделей и рельефных и текстурных поверхностей в виртуальном пространстве, усовершенствование базы знаний экспертной системы идентификации антропометрических параметров краниометрических форм, разработка метода реконструкции лица человека с созданием экспертной системы на основе нейронной сети и нечеткой логики с применением нейрокомпьютеров.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решены задачи разработки функциональной схемы, структурной схемы, математических моделей, алгоритмов и программного обеспечения информационной системы и технологии реконструкции лица человека в рамках проблемы реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации.

В работе были рассмотрены вопросы создания ИС РЛЧ, связанные с разработкой функциональной схемы процесса автоматизированной реконструкции лица человека, алгоритм идентификации краниометрических точек, основанный на анализе антропометрических характеристик, алгоритм классификации краниометрических форм по характерным признакам, алгоритм реконструкции лица человека с использованием статистических данных и с учетом объединения элементов лица, особенности разработки программного обеспечения автоматизированной реконструкции лица человека.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Разработана концепция и функциональная схема реконструкции сложных форм на примере реконструкции лица человека, в основу которой положены системные принципы и закономерности, отражающие связь строения краниометрической формы и лица человека.

2. На основе предложенных математических моделей краниометрической формы и лица человека разработана информационная технология реконструкции лица человека, которая представляет процесс автоматизированной реконструкции лица человека в виде последовательных этапов формирования и преобразования моделей.

Предложены оценки адекватности геометрических, пропорциональных и цветовых характеристик сформированных моделей характеристикам физических объектов.

3. Разработана экспертная система классификации сложных форм объектов на примере краниометрических форм, позволяющая проводить классификацию форм с учетом формализованных правил вывода.

4. Разработан алгоритм распознавания и идентификации краниометрических точек на основе вычисления модифицированных весовых оценок совпадения разностных цепных кодов модели краниометрической формы и идентификационных цепных кодов с последующей оценкой по заданному критерию. Алгоритм используется для создания идентификационной модели краниометрической формы в виде информации о расположении основных точек поверхности и относительном расстоянии между ними.

С целью повышения точности классификации идентификационной модели краниометрической формы экспертной системой разработан алгоритм классификации краниометрических форм по антропометрическим признакам.

Разработан алгоритм автоматизированной реконструкции поверхности лица с учетом толщины его мягких тканей. На основе системного объединения в единую композицию моделей основных элементов лица таких, как нос, губы, глаза, ушные раковины, прическа, брови, разработан алгоритм объединения элементов лица, формирующий модель лица человека.

5. Разработана процедура реализации ИС реконструкции сложных форм по результатам анализа измерительной информации, позволяющая создать ИС РЛЧ на основе предложенной общенаучной концепции.

Разработана структурная схема ИС РЛЧ, включающая блок автоматизированного распознавания и классификации модели

147 краниометрической формы, которая позволяет реализовать предложенную информационную технологию реконструкции лица человека.

На основе предложенной информационной технологии разработано программное обеспечение ИС РЛЧ, в котором реализованы предложенные алгоритмы процесса автоматизированной реконструкции лица человека и последующей генерации изображений. Программное обеспечение ИС РЛЧ официально зарегистрировано в государственном реестре программ для ЭВМ Российским агентством по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ).

6. Проведена оценка эффективности применения ИС РЛЧ и разработанных моделей и алгоритмов на основе экспериментальных исследований по результатам анализа измерительной информации, полученной различными методами измерений (лазерное оптоэлектронное сканирование, компьютерная томография). Показано, что созданные алгоритмы и ПО ИС РЛЧ демонстрируют высокую эффективность: на компьютерном изображении лица, полученном в результате автоматизированной реконструкции по профилограммам реального черепа, сформированы основные черты и признаки реального лица.

1. Алексеев В.П., Дебец Г.Ф. Краниометрия. - М.Д964. - 258 с.

2. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений: Учеб. пособие для студентов вузов. -М.: Высш. шк., 1983. 295 с.

3. Балуева Т.С, Лебединская Г.В. Методика исследований взаимосвязи между морфологическими признаками лица и их костной основой // Антропологическая реконструкция. М.: Инст. этногр. РАН,1991. С . 5-67.

4. Боресков A.B., Шикин Е.В., Шикина Г.Е. Компьютерная графика: первое знакомство. М.: Финансы и статистика, 1996. - 176 с.

5. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие. Уфа: УГАТУ, 1999.-105С.

6. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь,1992. -200 с.

7. Галиев В.Э. Физические основы генерации и управления лазерным излучением: Учеб. пособие. Уфа: УГАТУ, 1995. - 65 с.

8. Галиулин P.M., Ильясов Б.Г., Мугаттаров М.Г. Моделирование лица человека в процессе его реконструкции в лазерной измерительной системе OPTEL FACE 1.0 / Свид. об офиц. per. прогр. для ЭВМ № 2001610448. М.: Роспатент, 2001.

9. Галиулин P.M., Ильясов Б.Г., Мугаттаров М.Г. Применение нейронных сетей в задачах распознавания трехмерных объектов // «Нейрокомпьютеры: разработка и применение», М.: ИПРЖР, 2001. С. 8794.

10. Галиулин P.M., Ильясов Б.Г., Мугаттаров М.Г., Тумашинов A.B. Автоматизированная информационная система реконструкции лица человека по черепу // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Уфа, 2000. С. 132-140.

11. П.Гатушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб.пособие / Общая ред. А.И. Галушкина. М.:ИПРЖР, 2000. - 319 с.

12. Герасимов М.М. Восстановление лица по черепу (современный и ископаемый человек) // Труды Инст. этногр. АН СССР, Т.28. М., 1955.- 584 с.

13. Горелик А.Л., Скрипкин В.Л. Методы распознавания: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: Высш. шк., 1977. - 222 с.

14. Дебец Г.Ф. О принципах классификации человеческих рас // Сов. этногр., №4, 1956. С. 129-142.

15. Дружинский И.А. Сложные поверхности: математическое описание и технологическое обеспечение: Справочник. Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. - 263 с.

16. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. 270 с.

17. Ивахненко А.Г. Моделирование сложных систем: информационный подход. Киев: Выща шк., 1987. - 62 с.

18. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие / Васильев В.И., Ильясов Б.Г., Валеев С.С. и др. Уфа: УГАТУ, 1997. - 92 с.

19. Искуственный интеллект: В 3 кн. Справочник. / Под ред. Э.В.Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 429 с.

20. Кисин М.В., Снетков В.А., Финн Э.А. Установление личности погибшего по черепу. Изд. ВНИИ МВД СССР, 1973. 87 с.

21. Климков Ю.М. Прикладная лазерная оптика. М.: Машиностроение, 1985. - 197 с.

22. Коровянский О.П., Хоркин А.Р., Савушкин A.B. Методика идентификации личности путем видеоналожения изображений лица и черепа (реконструкция внешнего облика): Методические рекомендации.- М.: ЭКЦ МВД России, 1995. 38 с.

23. Краснов М.В. OpenGL. Графика в примерах Delphi. СПб.: БХВ- Санкт-Петербург, 2000.-352 с.

24. Краснощеков П.С., Петров A.A. Принципы построения моделей. -М.: Изд-во МГУ, 1983. 264 с.

25. Криницкий H.A., Миронов А.Г., Фролов Г.Д. Автоматизированные информационные системы. М.: Наука, 1982. -384 с.

26. Кусимов СТ., Султанов А.Х., Батманов В.Х., Крымский В.Г. Моделирование и обработка изображений в оптических системах космического видения. М.: Наука, 1999 - 208 с.

27. Куссуль Э.М. Ассоциативные нейроподобные структурьт Киев: Наукова думка, 1990.

28. Лебединская Г.В., Веселовская Е.В. Вариации толш,ины мягких тканей лица у башкир в сравнении с другими группами. // Сравнительная антропология башкирского народа. Уфа, 1990. - С. 8997.

29. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллетка. М.: Мир, 1991.-568 с.

30. Минаев И.В., Мордвин A.A., Шереметьев А.Г. Лазерные информационные системы космических аппаратов. М.: Машиностроение, 1981. - 242 с.

31. Митрофанов A.A. Контроль сборки летательных аппаратов: Оптические и лазерные методы. М.: Машиностроение, 1989. - 253 с.

32. Мугаттаров М.Г. Автоматизированная информационная система реконструкции лица по черепу человека // Тезисы докладов международной научно-технической конференции «XXVII Гагаринские чтения», Москва, 2001.:В6ч.-Ч.5.-С.21-22.

33. Оптическая обработка информации. Применения / Под ред. Д.Кейсесента. Пер с англ. под ред. С.Б.Гуревича. М.: Мир, 1980. -345 с.

34. Пашкова В.И., Резников Б.Д. Судебно-медицинское отождествление личности по костным останкам. Саратов: Изд-во Сарат. Ун-та, 1978. - 518 с.

35. Пентланд А., Чаудхари Т. Распознавание лиц для интеллектуальных сред // "Открытые системы", №03, 2000. littp://www.osp.ra/os/2000/03/

36. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. -М.: Высшая школа, 1989. 327 с.

37. Перспективы развития вычислительной техники: В 11 кн.: Справ, пособие / Под ред. Ю.М. Смирнова. Кн.2. Интеллектуализация ЭВМ/ Е.С. Кузин, А.И. Ройтман, И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин. М.: Высш.шк., 1989. - 159 с.

38. Полевой Н.С. Криминалистическая кибернетика. М.: Изд-во МГУ, 1982.-208 с.

39. Попов Э.В., Фоминых И.В., Кисель Е.Б. и др. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1996. - 217 с.

40. Портрет. Альбом-реестр мужских элементов внешности. М.: ВНИИ МВД СССР,1988. - 113 с.

41. Портрет. Альбом-реестр женских элементов внешности. М.: ВНИИ МВД СССР, 1988. - 88 с.

42. Проблемы эволюционной морфологии человека и его рас: Сб. ст. / Отв. ред. Алексеев В.П., Зубов A.A. М.: Наука, 1986. - 143 с.

43. Рахманкулов М.М., Паращенко В.М. Технология литья жаропрочных сплавов. М.: «Интермет Инжиниринг», 2000. 464 с.

44. Рубенкинг Н. Программирование в Delphi для «чайников». 2-е издание К.:«Диалектика», 1996. - 368 с.

45. Снетков В. А., Виниченко И.Ф., Житников B.C. и др. Криминалистическое описание внешности человека: Учебное пособие/ Под общей редакцией профессора В.А. Снеткова. М.: ВНИИ МВД СССР, 1984. - 238 с.

46. Тихомиров Ю. Программирование трехмерной графики. СПб.: БХВ, 2000. - 256 с.

47. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992. 235 с.

48. Федюскин Б.А., Коровянский О.П., Усачева Л.Л. и др. Комбинированный графический метод восстановления лица по черепу: Учебное пособие. М.: ВНКЦ МВД СССР, 1991. - 78 с.

49. Фишер Р. От поверхностей к объектам. Машинное зрение и анализ трехмерных сцен. М.: Радио и связь, 1993. - 288 с.

50. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника. М.: Мир, 1989. -624 с.

51. Хорн Б.П.К. Зрение роботов: Пер. с англ.- М.:Мир, 1989.- 487 с.57. 3D imaging in medicine: algorithms, systems, applications // Ed. by Karl Heinz Hoehne// Berlin (u.a.): Springer, 1990. 460 p.

52. З7^ European Conference on Mathematics applied to Biology and Medicine // Abstracts; October 6-10, 1996, Heidelberg, Germany -Heidelberg, 1996.-389 p.

53. Akimoto T., Yasuhito Suenaga, Richard S. Wallace, Automatic Creation of 3D Facial Models // IEEE Computer Graphics & Applications, Sep., 1993.

54. Baker E., Seltzer M. Evolving Line Drawings // In the Proceedings of Graphics Interface, 1994, pp. 91-100.

55. Beylot P., Gingins P., Kalra P., Magnenat-Thalmann N., Maurel W., Thalmann D., Fasel F. 3D Interactive Topological Modeling using Visible Human Dataset // Computer Graphics Forum, 15(3), 1996, pp. 33-44.

56. Burt P.J., Andelson E.H. A Multiresolution Spline With Application to Image Mosaics //ACM Transactions on Graphics, 2(4), Oct., 1983, pp. 217-236.

57. Coleman E.N., Jain R. Obtaining 3-Dimensional Shape of Textured and Specular Surfaces Using Four-Source Photometry // IEEE Computer Graphics and Image Processing, 18, 1982, pp. 309-328.

58. Computer vision, virtual reality and robotics in medicine // Proceedings of First international conference CVR Med. 95, Nice, France, April 3-6, 1995, Berlin (u.a.): Springer, 1995. 567 p.

59. Computerised 3D Forensic Facial Reconstruction. http://www.cs.uwa.edu.au/~robyn/Forensic/Forensic097/simon/

60. Cyberware. http://www.cyberware.com

61. ERDAS. http://www.erdas.com

62. Evison M.P. Computerised 3D facial reconstruction // Research School of Archaeology and Archaeological Science, Sheffield: University of Sheffield, 1996. http://www.shef.ac.Uk/~assein/l/evison.html

63. Evison M.P. Modeling Age, Obesity and Ethnicity in a Computerized 3-D Facial Reconstruction // Forensic Science Communications, April 2001, Vol. 3, Num. 2. http://www.fbi.gov/hq/lab/fsc / current/ evison. htm

64. Facial Reconstruction, http://www.forensicartist.com

65. Forensic Archaeology, http://archaeology.about.com/cs/forensic/

66. Forensic Reconstruction, http://frog-prince.com/skulls.html

67. Fua P., Leclerc Y.G. Taking Advantage of Image-Based and Geometry-Based Constraints to Recover 3-D Surfaces // Computer Vision and Image Understanding, 64(1), Jul., 1996, pp. 111-127.

68. Horace H.S. Ip, Lijin Yin. Constructing a 3D individual head model from two orthogonal views // The Visual Computer, Springer-Verlag, 12, 1996, pp. 254-266.

69. Kass M., Witkin A., Terzopoulos D., Snakes: Active Contour Models // International Journal of Computer Vision, 1988, pp. 321-331.

70. Kurihara T., Arai K. A Transformation Method for Modeling and Animation of the Human Face from Photographs // Computer Animation, Springer-Verlag Tokyo, 1991, pp. 45-58.

71. Lerios A., Chase D. Garfinkle, Marc Levoy. Feature-Based Volume Metamorphosis // In Computer Graphics (Proc. SIGGRAPH), 1995, pp. 449456.

72. Liu C.H., Tsai W.H. 3D curved object recognition from multiple 2D camera views // Comput. Vis. Graph. Imag. Process. 50, 1990.

73. MacLeod I. and Cowie T. A face from the past. // Current Archaeology, 100, 1996.

74. Macho G. An appraisal of plastic reconstruction of the external nose // Journal of Forensic Sciences, 31, 1986.

75. Macho G. Descriptive morphological features of the nose an assessment of their importance for plastic reconstruction // Journal of Forensic Sciences, 34, 1989.

76. Miyasaka S., Yoshino M., Imaizumi K. and Seta S. The computer-aided facial reconstruction system // Forensic Science International, 74(1-2), 1995, pp. 155-220.

77. Moccozet L., Magnenat-Thalmann N. Dirichlet Free-Form Deformations and their Application to Hand Simulation // Proc. Computer Animation, IEEE Computer Society, 1997, pp. 93-102.

78. Mugattarov M.G. Automated System of Face-on-Skull Reconstruction // Proc. of International Science Conference «Radioelectronics, electrotechnics and energetics», Moscow, 2001. Vol. 1. pp.330-331.

79. Mummy Face Reconstruction, http://www.grmuseum.org/exhibits/ Egypt/MummyFaceReconstructi on .htm

80. Neave R.A.H. The skull from tomb 11 at Vergina: King Philip II of Macedón // Journal of Hellenic Studies., 104, 1984, pp. 60-78.

81. Neave R.A.H. Reconstruction of the skull and the soft tissues of the head and face of Lindow Man // Canadian Society of Forensic Science Journal, 22, 1989, pp. 43-53.

82. NYS Museum Press Release Skull. littp://www.nysm.nysed.gov/ press/preskull .html

83. Pandzic Igor S., Capin Tolga K., Magnenat-Thalmann Nadia, Thalman Daniel. Towards Natural Communication in Networked Collaborative Virtual Environments // In Proceedings of FIVE '96, Pisa, Italy, 1996.

84. Proesmans M., Luc Van Gool. Reading between the lines a method for extracting dynamic 3D with texture // In Proceedings of VRST, 1997, pp. 95-102.

85. RSI GmbH, http://www.rsi.gmbh.de

86. Sannier G, Magnenat-Thalmann N. A flexible texture fitting model for virtual clones // Proceedings of Computer Graphics International, IEEE Computer Society, 1997, pp. 167-176.

87. Shady Pines Science reveals face of our Roman past. http: / / www. l evymultim edia.eom/January/ 0113roman. htm

88. Snow C.C., Gatliff B., McWilliams K.R. Reconstruction of facial features from the skull; an evaluation of its usefulness in forensic anthropology // American Journal of Physical Anthropology, 33, 1970, pp. 221-229.

89. Tang C. Y., Chen Z., Hung Y. - P. Automatic detection and tracking of human heads using an active stereo vision system // IJPRAI, Vol.14, №2, 2000, pp. 137-166.

90. To F.W., Tsang K.M. Three-dimensional object recognition using an orthogonal complex AR model approach // International Journal Of Pattern Recognition And Artificial Intelligence(IJPRAI), Vol.14, №2, 2000, pp. 93-112.158

91. Ubelaker D.H., O'Donnell G. Computer assisted facial reconstruction // Journal of Forensic Sciences, 37, 1992, pp. 155-217.

92. Vanezis P., Blowes R.W., Linney A.D., Tan A.C., Richards R. and Neave R. Application of 3-D computer graphics for facial reconstruction and comparison with sculpting techniques // Forensic Science International, 42, 1989, pp. 69-84.

93. Welcker H. Schiller's Schädel und todenmaske, nebst mittheilungen über Schädel und todenmaske Kants. Braunschweig. 1883.

94. Williams L. Performance-Driven Facial Animation // In Computer Graphics (Proc. SIGGRAPH), 1990, pp. 235-242.

95. Wilson A. Brain Model Recognizes Images // Vision Systems Design, 1997, Vol. 2, No. 3, pp. 11-12.

96. Worthington S. Personal-verification technologies use biometrics for identification // Vision Systems Design, January, 1998, Vol. 3, No. 1, http .7/vsd. pennnet.com/content/Articles/printscreen.cfm7PUBLICATIONI D=19&ARTICLEJD=513 86&VERSIONNUM=l

97. Yuencheng Lee, Demetri Terzopoulos, Keith Waters. Realistic Modeling for Facial Animation // In Computer Graphics (Proc. SIGGRAPH), 1996, pp. 55-62.159 n.l