UCC8668_01

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Informe Proyecto de Título de Ingeniero Electrónico 
 
 
 
Felipe Ignacio Lermanda Rodríguez 
 Optimización del proceso de 
generación de modelos 3D de cabezas 
para maniquí acústico 
 
 
Escuela de Ingeniería Eléctrica 
Facultad de Ingeniería 
 
Valparaíso, 16 de abril de 2019 
 
 
 
 
 
 
Felipe Ignacio Lermanda Rodríguez 
 
 
Informe Final para optar al título de Ingeniero Electrónico, 
aprobada por la comisión de la 
Escuela de Ingeniería Eléctrica de la 
Facultad de Ingeniería de la 
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso 
conformada por 
 
Sr.Sebastián Fingerhuth Massmann 
Profesor Guía 
 
Sr.Gabriel Hermosilla Vigneau 
Segundo Revisor 
 
Sr.Jorge Mendoza Baeza 
Director de Escuela 
 
 
Valparaíso, 16 de Abril de 2019 
Optimización del proceso de generación de modelos 3D 
de cabezas para maniquí acústico 
 
 
Agradecimientos 
Quiero comenzar agradeciendo a mi familia por el apoyo durante todos estos años en la 
universidad, en especial a mi madre porque siempre estuvo preocupada de mí. A mis abuelos, 
que a pesar de no estar presentes estoy seguro de que estarían orgullosos de este mérito 
académico de su nieto. 
También agradezco a todos los voluntarios que de forma desinteresada participaron para este 
proyecto, sin ustedes nunca podría haber terminado esta tesis. Gracias Alejandro por apañar 
siempre que lo necesite. 
Gracias a la rama tenis de mesa, no hay nada más gratificante que entrenar por las mañanas y 
tardes dando el máximo en los entrenamientos. Esto fue una de las cosas que más me gustó de 
la universidad, entrenar con ustedes y ser un equipo dentro y fuera de la mesa. Estoy seguro de 
que este año van a ganar todos los campeonatos representando a la PUCV. A cualquier parte que 
vaya a entrenar trasmitiré ese espíritu único que se siente al jugar con ustedes. 
Mención especial para los compañeros de electrónica, todos sacamos la carrera gracias al 
“compañerismo” y eso se agradece más que cualquier cosa. 
No puedo dejar de mencionar a mis profesores Sebastián y Gabriel, gracias a ustedes encuentro 
que he mejorado como estudiante dada su rigurosidad académica. 
Agradecer a FONDECYT # 11150388 por financiar esta investigación, ya que sin su aporte esto 
no se podría haber realizado. 
Por último agradecer a los chicos de Casa Alegre, los mejores años de la universidad los pasé con 
ustedes en la casa. Recordaré buenísimas historias, aprendizajes para la vida, carretes jajaja 
etc… conocí mucha de gente interesante y amig@s gracias a ustedes. Lo pasé la excelente y 
estaré eternamente agradecido de todos esos buenos momentos que vivimos juntos. Ojalá que 
no muera la casa y las futuras generaciones puedan aprovechar lo mismo que nosotros vivimos. 
 
Valparaíso, 16 de abril Felipe Lermanda
 
Resumen 
En esta tesis se describen los resultados y las pruebas que se realizaron para optimizar un 
método de obtención 3D de maniquíes acústicos individualizados. Con estos se podrán calcular 
las HRTFs (Head Related Transfer Function) de las personas de manera virtual. 
Se comenzará detallando el método a optimizar, llamado híbrido, pues consta de dos etapas 
para su reconstrucción. La primera es por medio de fotogrametría, técnica que es utilizada en la 
cabeza y torso, junto a un software con el cual se logra la representación 3D. La segunda se basó 
en un proceso de generación de réplicas de yeso de la oreja, a la que se le aplicó fotogrametría y 
escáner para poder obtener su modelo 3D. 
El método híbrido fue probado y validado mediante pruebas de repetitividad. Se demostró que 
es eficaz y sus resultados finales son aptos para aplicaciones acústicas. 
Establecido lo anterior, se dio comienzo al proceso de optimización conocido como fusión 
fotogramétrica. Este método eliminó en la mayoría de los casos la utilización del molde de yeso 
de la oreja. La reconstrucción se basó en fotogrametría para la cabeza, torso y pinnas. 
Finalmente, se analizarán los resultados de las pruebas cualitativas y cuantitativas realizadas en 
ambos métodos. 
En este trabajo, se hace un reconocimiento a CONICYT por apoyar esta investigación con el 
proyecto FONDECYT #11150388 llamado “Hybrid method for obtaining individual Head Related 
Transfer Function (HRTF): pinna molding and head-torso photogrammetric 3D reconstruction” 
 
 
 
Palabras claves: Pinna, HRTF, híbrido, fusión fotogramétrica. 
 
 
 
 Abstract 
 
In this investigation, results and tests that were conducted are described to optimize a 3D 
obtaining method of individualized acoustic dummies. With this, it will be possible to compute 
HRTFs (Head Related Transfer Function) from people in a virtual manner. 
Firstly, the method to optimize, called hybrid, will be described since it counts with two stages 
for its reconstruction. The first one is the Photogrammetry, this technique is used on the head 
and torso along a software which generates 3D representations. The second one was based on 
plaster replica of the ear, to which photogrammetry and scanner were implemented in order to 
obtain the 3D model. 
The hibrid method was tested and validated through repetition tests. It was demonstrated that it 
is efficient, and the results are proper for acoustics applications. 
According to what it has been said before, the process of optimization, known as 
photogrammetric fusion, was began. This method eliminates in most of the cases the use of 
plaster replica of the ear. The reconstruction was based on the Photogrammetry for the head, 
torso and pinnaes. 
Finally, the results of the qualitative and quantitative test based on both methods will be 
analysed. 
In this work, CONICYT is acknowledged for supporting this research with the project 
FONDECYT # 11150388 called “Hybrid method for obtaining individual Head Related Transfer 
Function (HRTF): pinna molding and head-torso photogrammetric 3D reconstruction” 
 
Key words: Pinna. HRTF, hybrid, photogrammetric fusion. 
 
 
 
 
 
 
Índice general 
 
 
Introducción ................................................................................................................. 1 
1 Presentación del proyecto ....................................................................................... 4 
1.1 Antecedentes generales y propuesta de proyecto ...................................................................... 4 
1.1.1 Objetivos generales ............................................................................................................ 6 
1.1.2 Objetivos específicos .......................................................................................................... 6 
2 Solución y marco teórico ......................................................................................... 7 
2.1 Teoría acústica .............................................................................................................................. 7 
2.1.1 Localización del sonido ..................................................................................................... 8 
2.1.2 Función de transferencia ................................................................................................... 9 
2.1.3 Obtención de HRTF .......................................................................................................... 10 
2.2 Técnicas de reconstrucción 3D, software y materiales ........................................................... 10 
2.2.1 Fotogrametría ................................................................................................................... 11 
2.2.2 Zephyr ............................................................................................................................... 11 
2.2.3 Materiales para obtener réplicas de pinnas de yeso .....................................................12 
2.2.4 Escáner 3D ........................................................................................................................ 12 
2.3 Método Híbrido........................................................................................................................... 13 
2.3.1 Métodohíbrido probado en 2016 .................................................................................... 13 
2.4 Resumen y conclusiones del capítulo ....................................................................................... 18 
3 Método de optimización y desarrollo de trabajo ................................................ 20 
3.1 Set fotográfico y configuraciones de cámara ............................................................................ 20 
3.2 Condiciones del sujeto ............................................................................................................... 22 
3.3 Fusión Fotogramétrica ............................................................................................................... 24 
3.4 Modelos 3D y métodos defectuosos .......................................................................................... 25 
3.4.1 Método de mayor cantidad de fotografías en zonas laterales ...................................... 25 
3.4.2 Método de aumento de órbitas ....................................................................................... 26 
Índice general 
 
 
3.4.3 Método por medio de marcas en las pinnas .................................................................. 27 
3.5 Resumen y conclusiones del capítulo ....................................................................................... 27 
4 Pruebas y resultados ............................................................................................... 30 
4.1 Repetitividad individual ............................................................................................................. 30 
4.2 Pruebas de repetitividad colectiva. ........................................................................................... 32 
4.3 Conclusiones del capítulo .......................................................................................................... 38 
5 Discusión y conclusiones ....................................................................................... 40 
 
1 
 
Introducción 
El ser humano tiene la capacidad de poder distinguir y/o clasificar las ondas vibratorias de 
diferentes fuentes sonoras [1] [2]. Lo anterior ha incentivado al estudio del sonido desde la 
fuente (emisor), el medio por el que se propaga (aire) y como la onda sonora incide en el 
receptor (oyente). 
Los seres humanos tenemos órganos relevantes que ayudan en la percepción sonora. Entre 
estos destacan la cabeza, el torso y el pabellón auricular. Las ondas acústicas varían mientras se 
propagan hasta llegar a nuestros oídos. Estos cambios son generados por las reflexiones, 
difracciones y resonancias de las ondas que ocurren en nuestro torso, cabeza, pinna y pabellón 
auricular. 
A pesar de que se presentan anatomías distintas en la cabeza, existen características que ayudan 
a entender los comportamientos de las ondas sonoras y como afectan en nuestra audición. La 
primera de ellas es el Interaural Level Difference (ILD), el cual se encarga de describir porque 
hay diferencias de intensidad (volumen) entre el oído derecho e izquierdo. El segundo es 
llamado Interaural Time Difference (ITD), el cual especifica la diferencia de tiempo que tarda 
una onda en llegar de un oído al otro, dependiendo de la posición de la fuente que emite el 
sonido. Por último, se encuentra la Head Related Transfer Function (HRTF) o Función de 
Transferencia Relacionada a la Cabeza, que se encarga de describir como incide la onda 
entrante en la pinna u oído. 
Entre las aplicaciones que surgen a partir de obtener una HRTF individualizada la cual tiene los 
rasgos asociados a la morfología, longitud y dimensión de las pinnas y cabeza de la persona, está 
la creación de audífonos para personas que sufren de hipoacusia (enfermedad que afecta la 
audición de éstas). En la actualidad el mercado ofrece gran variedad de audífonos para subsanar 
esta enfermedad, siendo estos de diferentes precios y tamaños. Sin embargo, estos aparatos 
presentan el problema de ser creados a partir de HRTF promedios de un conjunto de individuos 
sin atender las diferencias particulares de cada persona. Al tener todas las personas diferentes 
morfologías en las pinnas, cabeza y torso, las HRTFs necesariamente cambian. Por lo tanto, los 
audífonos que deberían entregar soluciones individualizadas lo hacen con parámetros 
estandarizados que no dan cuenta de las realidades particulares de cada anatomía. 
Introducción 
2 
 
Este problema ocurre debido a que en las pruebas acústicas que se realizan para la creación de 
los audífonos, se utilizan maniquíes acústicos estandarizados respecto a longitudes de pinna y 
cabeza individualizada, también conocidos como Dummy Head [3] [2] [4]. Estos maniquíes 
contienen dos micrófonos que simulan a los tímpanos, por ende, éstos se encuentran dentro de 
la cabeza y sólo una pequeña parte de ellos está expuesta en el exterior de la pinna. Gracias a 
estos es posible grabar el sonido exactamente como si fuera el que perciben los oídos reales. 
La solución al problema de maniquíes estandarizados es crear modelos individualizados. En la 
actualidad, hay varias maneras de lograrlo. Está la tomografía computarizada (TC), imágenes de 
resonancia magnética, escáner láser y fotogrametría [5] [6] [6].Dentro de las metodologías 
mencionadas anteriormente, las más fáciles de aplicar son las últimas dos: escáner láser y 
fotogrametría. Esto se debe a que no se necesita de un extenso estudio previo para su aplicación 
y, además es barato y no invasivo si se compara con las imágenes de resonancia magnética o la 
tomografía computarizada. 
La fotogrametría consiste en tomar fotos desde distintas posiciones a un objeto [7], para luego 
extraer información 3D desde esas imágenes. Para esto es necesario que se cumplan ciertas 
condiciones de luz y distancias respecto del fotógrafo hacia el modelo. Por ejemplo, la luz debe 
ser homogénea en toda la superficie del objeto o persona y la distancia desde donde se toman 
las fotografías tiene que ser fija para la mayoría de las fotos capturadas [8]. Lo anterior no quiere 
decir que si se capturan fotos con criterios distintos a los mencionados no se logre la 
reconstrucción, pero si es recomendable tener en consideración, al menos, condiciones de luz 
homogéneas entre cada fotografía. Por último, para mayor definición en un modelo es necesario 
aumentar la cantidad de fotografías desde variados ángulos. Con esto se tendrán mejores 
definiciones en la geometría del objeto o modelo [8]. 
Para lograr reconstrucciones 3D por medio de la fotogrametría es necesario utilizar un software. 
El recomendado para esta tarea es 3DF Zephyr Pro porque es capaz de procesar fotografías con 
las cuales representa modelos CAD (diseño asistido por computadora) fidedignos a partir de 
éstas. Además se ha confirmado por medio de trabajos de investigación y experimentación [5] 
[9] [10] [11], que es útil y da resultados acordes a los esperados respecto a las longitudes reales y 
virtuales de los modelos 3D. 
Otro medio por el cual se pueden obtener modelos 3D es a través de un escáner láser. Se ha 
demostrado mediante pruebas de repetitividad que las representaciones tridimensionales son 
aptas, fidedignas y consistentes en comparación con los modelos reales [5]. 
Mezclando fotogrametría, software y escáner láser se ha creado un método híbrido que permite 
obtener modelos 3D individualizados para aplicaciones acústicas [5]. La reconstrucción de la 
cabeza se logra por medio de fotogrametría. Para el caso de las pinnas u orejas, dada su 
compleja morfología, se necesita de materialesodontológicos, como lo son el yeso y alginato. 
Posteriormente se usa fotogrametría o escáner y se obtiene el modelo 3D CAD. 
En acústica, métodos como el híbrido son valiosos porque dados procedimientos estándares se 
tienen resultados individualizados. De esta manera se resuelve uno de los problemas principales 
Introducción 
3 
 
en esta área, ya que las herramientas y procedimientos para obtener la HRTF están establecidos 
[3] [12]. 
Importante también es el estudio de optimizar métodos de obtención de maniquíes acústicos 
como el mencionado. Las metodologías a pesar de que están comprobadas de manera empírica 
siempre son sujetas a cambios, como eliminar algún paso o material que esté presente en el 
proceso de reconstrucción de modelos 3D CAD. Son estos con los que se espera innovar y ver 
que tan flexible puede llegar a ser el método híbrido. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4 
 
1 Presentación del proyecto 
En la primera sección de este capítulo se presentará la continuación del trabajo realizado por los 
ex- alumnos de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de 
Valparaíso: Rodrigo Codoceo [10],Danny Angles [5], Juan Barraza [9] y José Luis Bravo [13]. 
Lo que se pretende realizar es estudiar la factibilidad y aplicación de un método que sea capaz 
de optimizar la creación de maniquís acústicos individualizados. Con esto se logrará obtener la 
HRTF (Head Related Transfer Function) o Función de Transferencia Relacionada a la Cabeza de 
manera individual. La principal aplicación será para estudios relacionados a la investigación 
acústica individualizada de la persona. 
1.1 Antecedentes generales y propuesta de proyecto 
A lo largo del tiempo se ha concordado en la relevancia que tiene la HRTF de manera individual 
para diferentes aplicaciones como lo son: sistemas de grabación, sistemas de teleconferencias, 
audífonos personalizados u otras áreas de estudio que se estimen convenientes [1] [2] [9]. Lo 
que se propone es optimizar un método de creación de maniquíes acústicos individuales, 
debido a que en la mayoría de los estudios e investigaciones se utilizan con parámetros 
estandarizados, en lo que concierne a dimensiones de la cabeza y pinnas [2]. Es por esto que se 
fundamenta y justifica la realización de esta tesis. Todas las personas tienen diferente anatomía 
en la cara, torso y/o pinnas. Por lo tanto es necesario establecer un método que sea capaz de 
obtener modelos 3D CAD de una manera rápida, sencilla y que sea apto para representar 
tridimensionalmente diferentes morfologías a partir de un método estándar. 
Cumplir con la optimización implica involucrar teoría acústica, fotogrametría, escáner 3D y 
utilización debida de materiales odontológicos para el moldaje de las pinnas. Con el fin de 
concretar lo mencionado, se necesitará de voluntarios para realizar las sesiones de 
fotogrametría en su cabeza y en las réplicas de las pinnas. 
La participación de los voluntarios es indispensable para lograr establecer metodologías 
precisas que entreguen resultados acordes a los esperados, principalmente en textura, 
definición y porcentajes de error respecto a las cabezas reales. 
Presentación del proyecto 
5 
 
El método por el cual se obtienen modelos 3D CAD, ha sido creado por el exalumno de la 
Escuela de Ingeniería Eléctrica, Danny Angles en el año 2016 [5] y es llamado híbrido. Se nombró 
así porque mezcla 2 formas de llegar a un resultado. Primero se obtiene un modelo 3D de la 
cabeza mediante fotogrametría, luego, por separado, se generan réplicas de las pinnas a partir 
de materiales odontológicos. A las réplicas se les aplica fotogrametría o escáner para tener sus 
modelos 3D. Por último, se unifican los 3 modelos en uno solo y se tiene una representación 
tridimensional final. 
El motivo principal por el cual se hace necesario crear moldes de las pinnas se debe a la 
compleja morfología que presentan. Se puede observar en la Figura 1-1 que las zonas de rama 
del antihélix, concha, fosa triangular y escotadura intertrágica son lugares difíciles de fotografiar 
debido a la anatomía que presentan. 
Como se ha comprobado que el método híbrido funciona y crea modelos 3D fidedignos en 
comparación a los reales [5], se ha planteado la idea de optimizar esta metodología. La 
optimización será llamada fusión fotogramétrica y consistirá en eliminar procedimientos o 
materiales utilizados en el método híbrido. Se espera obtener los mismos resultados, o similares, 
al método híbrido para luego ser comparados con la nueva técnica. 
La complejidad del procedimiento de optimización radica en las características morfológicas de 
la pinna [10] [4]. Al presentar variadas concavidades y convexidades, éstas representan un 
desafío enorme para lograr capturas detalladas de la misma. 
 
Figura 1-1: Anatomía pinna derecha [21]. 
Presentación del proyecto 
6 
 
1.1.1 Objetivos generales 
El principal objetivo es optimizar y/o simplificar el proceso de generación de modelos 3D de 
cabezas humanas en base a técnicas de fotogrametría y moldes de alginato-yeso, también 
llamado modelo híbrido. 
Se espera corroborar la técnica de optimización mediante repetitividad con pruebas en 
personas. Después se compararán los porcentajes de error mediante tablas entre ambos 
métodos. Además, por medio de inspección visual, se determinará si los modelos presentan 
fallas respecto a las cabezas reales. 
Por último, se plantearán propuestas que entreguen mayor robustez a la técnica a desarrollar. 
1.1.2 Objetivos específicos 
• Replicar lo realizado en el proyecto de título del alumno Danny Angles. 
• Establecer alternativas de simplificación y aceleración del proceso de generación de 
modelos 3D. 
• Realizar modelos 3D con el método probado en 2016 y con método rápido/simplificado 
para luego comparar resultados. 
• Estudiar alternativas para la unión pinna-cabeza que garantice mayor efectividad. 
• Realizar modelos a varias personas con el método simplificado. 
• Desarrollar un alto conocimiento en el software 3DF Zephyr. 
• Determinar capacidades técnicas, investigar sobre los algoritmos asociados para la 
reconstrucción tridimensional del software. 
• Evaluar procesos del software que se puedan disminuir en cantidad de tiempo. 
• Estudio y aplicación de contenidos teórico-práctico sobre fotogrametría, así como la 
cantidad mínima de imágenes que se necesitarán para obtener una cabeza 3D 
adecuada. 
• Describir y entregar una metodología elaborada a lo largo de la investigación. Se espera 
obtener resultados acordes, que garanticen efectividad y confiabilidad de modelos 3D 
individualizados. 
 
 
7 
 
2 Solución y marco teórico 
Este capítulo tiene como objetivo presentar los conceptos teórico-acústicos que explican la 
importancia de las pinnas, la localización del sonido y como afectan en el comportamiento de 
HRTF. 
Se comenzará con una breve descripción de la teoría acústica, la cual introducirá al lector a 
comprender los efectos de la audición, sus conceptos básicos y las coordenadas que se usan 
para entenderlo. Después se describirá la metodología del método híbrido y los procedimientos 
a seguir para lograr la reconstrucción de un modelo 3D CAD. 
Por último, se expondrán los distintos materiales, software y herramientas con los que se 
dispone para realizar la tarea de creación de los distintos maniquíes acústicos. 
2.1 Teoría acústica 
El sonido puede ser percibido gracias a una cadena sencilla de efectos. Una fuente sonora 
genera vibraciones de pequeña amplitud en el aire que la rodea y, debido a la compresibilidad y 
a la masa de aire, estas se propagan y llegan al oído del auditor. 
El evento sonoro captado en un punto del espacio posee esencialmente dos características: 
volumen y tono. El volumen se relaciona con la magnitud física de presión p, y el tono con la 
frecuencia f. Esta última corresponde al número de períodos por unidad de tiempoy su unidad 
de medida es Hertz [Hz]. El rango de frecuencias audibles para el ser humano varía desde los 
20[Hz] hasta los 20 [kHz] [2] [14] (estos valores pueden variar un poco en los extremos 
dependiendo de cada ser humano). 
Es dentro de ese rango de frecuencias audibles que se realizan los estudios relacionados a la voz 
humana, instrumentos musicales, localización sonora y grabaciones binaurales con audífonos 
entre otros. 
 
 
 
Solución y marco teórico 
8 
 
2.1.1 Localización del sonido 
Para establecer la localización de una fuente sonora en el espacio se necesita de audición 
binaural [2] [9] [15]. El sistema auditivo se estudia a partir de tres planos: plano frontal, plano 
horizontal y plano medio. Lo mencionado anteriormente se representa en la Figura 2-1. 
Los seres humanos son capaces de ubicar una fuente sonora gracias a dos conceptos llamados: 
Diferencia Interaural de Intensidad (Interaural Level Difference, ILD) y Diferencia Interaural de 
Tiempo (Interaural Time Difference, ITD). 
Diferencia Interaural de Intensidad: es la diferencia de intensidad con la que el sonido llega a los 
oídos proveniente de una fuente con un ángulo de acimut distinto de 0°. Esta diferencia en la 
intensidad se produce por la reflexión y absorción (conocido como sombra acústica) que genera 
la cabeza sobre el sonido desde un oído al otro [16]. Lo que define si hay un aumento o 
disminución de la intensidad del sonido depende del ángulo de incidencia con el cual este llega 
al oyente. Si la fuente se encuentra frente al oyente (acimut 0°) no hay diferencias de intensidad 
ya que ambos oídos reciben la misma señal sonora con idéntica intensidad. A medida que la 
fuente cambia su posición, el ILD alcanza su valor máximo cuando el ángulo de incidencia es de 
90 °. Lo anterior se puede observar en la Figura 2-2. 
Otra característica de ILD es que solo se puede percibir para un espectro de frecuencias 
relativamente altas, mayor a 1 [kHz]. Por sobre los 5 [kHz] se presenta una diferencia de 
Figura 2-1 Planos referente al oyente y sus ángulos de posicionamiento de la fuente [19] 
Figura 2-2: Angulo de incidencia de 90 °. 
 
Solución y marco teórico 
9 
 
intensidad de hasta 20 [dB]. En el caso de bajas frecuencias, 500 [Hz], la ILD es despreciable 
porque no se presenta mayor sombra acústica [17]. 
Diferencia Interaural de Tiempo: las señales sonoras pueden recorrer diferentes caminos antes 
de llegar a los oídos. Esto hace que las ondas lleguen a diferentes tiempos. 
El rango de frecuencias en las que ITD es eficaz se encuentra bajo los 1500 [Hz] [10] [18]. 
Diferentes estudios demuestran que las diferencias de tiempo varían entre 0 [s] y 0,69 [ms] para 
fuentes ubicadas a 0° del sujeto (frente a la persona) y a 90° de esta. La Figura 2-3 especifica lo 
mencionado anteriormente. 
 
Figura 2-3: Retraso temporal respecto de la posición de la fuente [19]. 
2.1.2 Función de transferencia 
La Función de Transferencia Relacionada a la Cabeza (Head Related Transfer Function, HRTF) 
captura o describe la percepción individual del sonido para diferentes ángulos de incidencia de 
la onda sonora. Las características contenidas en la HRTF son introducidas por reflexión y 
difracción de las ondas de sonido para el torso, cabeza y pinnas [12]. Es por esto por lo que cada 
función de transferencia es individual, ya que todos los seres humanos presentan diferencias 
anatómicamente. 
Por lo general, para obtener la función de transferencia se necesitan equipos de alta fidelidad de 
audio como altavoces y audífonos. La prueba debe ser realizada, idealmente, en una cámara 
anecoica para disminuir los efectos que puedan afectar parámetros como tiempo de 
reverberación u obtener reflexiones indeseadas. 
 
Solución y marco teórico 
10 
 
2.1.3 Obtención de HRTF 
La función de transferencia referida a la cabeza (HRTF) se define como la respuesta de 
frecuencia del oído izquierdo o derecho de un individuo, medida desde un punto específico en 
el campo libre a un punto específico en el canal auditivo. Una vez obtenida se divide por una 
medición de referencia sin dummy head para así eliminar reverberaciones de la sala y tener solo 
la respuesta en frecuencia de los oídos y cabeza . Un método para obtener la HRTF es medir la 
respuesta del impulso relacionado con la cabeza (Head Related Impulse Response o HRIR) justo 
en el tímpano [3] [20] [6]. Aunque se pueden simular posiciones, la HRTF es una función muy 
complicada, y gran parte incomprendida, en que intervienen la frecuencia y tres variables 
espaciales, por eso hasta hoy el método más eficiente es medir el HRIR a un maniquí acústico o 
directamente en los oídos humanos. 
La medición se logra por medio de la excitación de un barrido de frecuencias audibles, 
conocidos como sweeps. Estas señales son enviadas hacia el torso, cabeza y pabellón auricular 
como se observa en la Figura 2-4. 
Una vez que son captadas por los micrófonos, los cuales simulan a los tímpanos, se les aplica la 
transformada de Fourier a la HRIR y se obtiene la HRTF. 
2.2 Técnicas de reconstrucción 3D, software y materiales 
A continuación se van a describir las técnicas principales para obtener la representación 3D por 
medio del método híbrido, además de los materiales necesarios para alcanzar este objetivo. El 
nombre de este método es debido a que la reconstrucción consta de dos partes. La principal es 
la fotogrametría, que se usa para modelar la cabeza. Posteriormente, como no se obtiene 
suficiente definición en las pinnas, se hace necesario obtener réplicas de yeso de éstas. Por 
último, se obtiene el modelo 3D de las réplicas mediante un escáner láser o por fotogrametría. 
Para lograr la reconstrucción a partir de la fotogrametría será necesario el uso del software 3DF 
Zephyr Pro. Este es capaz de traslapar imágenes, identificar puntos en común entre estas y dar 
textura a los modelos3D con rapidez y precisión. 
Figura 2-4: Set de medición acústica para obtener HRTF [19]. 
 
Solución y marco teórico 
11 
 
2.2.1 Fotogrametría 
Fotogrametría es la ciencia de obtener información confiable sobre objetos físicos y del 
ambiente a través de procesos de grabación, medición e interpretación de imágenes y patrones 
[7]. 
Desde que se ha comenzado a desarrollar hace aproximadamente 150 años atrás, la 
fotogrametría ha pasado de ser una técnica análoga óptica-mecánica a una basada en métodos 
analíticos obtenidos por computadora. 
El principal fundamento o principio en el que se basa la fotogrametría es en proyectar en forma 
ortogonal sobre un plano de referencia, la imagen registrada en una fotografía. 
Otro principio que acompaña a la fotogrametría es la estereofotogrametría. Esta se basa en la 
visión estereoscópica para recrear en la mente del observador un modelo 3D a partir de un par 
de fotografías. Estas son tomadas desde diferentes posiciones para ser observadas en forma 
separada por el ojo respectivo. El punto en común entre las imágenes se conoce como zona de 
solape [5] [9] [10]. 
Así, cada ojo transmite al cerebro una imagen ligeramente diferente del otro, tal como lo hacen 
al observar los objetos tridimensionales. El cerebro interpretará entonces esas diferencias como 
diferencias en la profundidad, y formará un modelo estereoscópico en la mente del observador 
[5]. 
2.2.2 Zephyr 
3DF Zephyr Pro es un software con la capacidad de procesar las fotografías tomadas con una 
cámara, con el objetivo de recrear un modelo 3D idéntico a partir de las imágenes. Para la 
reconstrucción tridimensional se pasa por distintos procesos, los que se explicarán a 
continuación. 
Samantha (Structure From Motion): Así se ha nombrado a la estructura de movimiento. En esta 
etapa se recupera de forma automática la orientación de las cámaras utilizadas. El resultado es 
una nube tridimensional del objeto fotografiado que considera puntos en común entre las 
imágenes. Estos son identificadoscon el fin de determinar la posición y dirección de cada 
imagen respecto a un punto de referencia arbitrario. En este proceso se van comparando las 
imágenes y se seleccionan las similitudes entre ellas. A partir de éstas se hacen reconstrucciones 
parciales del objeto fotografiado. 
Se necesitan varias imágenes para proporcionar información tridimensional al inicio de la 
construcción 3D. A mayor cantidad de imágenes, más puntos de comparación va a tener el 
software. Se deben evitar fotos con mal enfoque, alto ISO (ya que este último genera ruido), poca 
luminosidad e imágenes que sean planas o que contengan demasiada simetría [5] [9] [8]. 
 
Solución y marco teórico 
12 
 
Stasia (Multi-View Stereo): Este es el segundo proceso de la reconstrucción 3D. Lo que hace es 
extraer una nube densa de puntos, la cual presenta rasgos y características del modelo. Con la 
cantidad extraída de puntos se logra dar mayor densidad al objeto. 
Sasha (Mesh Extraction Surface): En este proceso se da alta definición y calidad a el modelo 3D. 
En este paso se unen los segmentos generados en los procedimientos previos (nube densa )por 
medios de puntos, dando como resultados polígonos triangulares que forman una malla de 
estructura sólida y definitiva [5] [9]. Así es como se logra generar un objeto 3D CAD con 
características geométricas y morfológicas idénticas respecto del objeto capturado por la técnica 
de la fotogrametría. 
2.2.3 Materiales para obtener réplicas de pinnas de yeso 
Dado que la reconstrucción de la cabeza por medio de la fotogrametría no entrega suficiente 
definición de la fisionomía de las pinnas, se hizo necesario buscar una solución a este problema. 
La respuesta se encontró en materiales odontológicos, con los cuales se obtuvieron réplicas de 
éstas. 
El primer material utilizado para obtener un molde de las pinnas (negativo) es el alginato 
Plastalgin Septodont. Este sirve para impresiones precisas, es naturalmente hidrófilo (absorbe 
agua) para una mezcla fácil y tiene excelente capacidad de humectación para tejidos orales. Se 
comprobó empíricamente que sirve para obtener réplicas de pinnas [10] [5]. 
Otro material necesario en este proceso es el yeso (positivo). Se optó por el yeso piedra porque 
requiere menor tiempo de fraguado. Una de sus cualidades es su dureza superficial, dado que 
posibilita cortes en caso de ser necesario. Además, este material conserva las dimensiones y 
características respecto al molde de alginato. 
2.2.4 Escáner 3D 
El escáner que se utilizó fue Next Engine, ya que captura objetos físicos basado en precisión 
láser. Este dispositivo viene acompañado de un software ScanStudio CAD Tools para manipular 
archivos en diferentes formatos y posteriormente poder ser usado en otros programas. 
Cabe mencionar que hay variadas técnicas con las cuales se pueden realizar los escaneos. Para 
el caso de Next Engine, el método utilizado será de no contacto y triangulación. Este proceso se 
caracteriza por emitir una señal de luz que barre con la superficie del objeto. Después, la luz del 
láser es captada por medio de un sensor de acoplamiento por una cámara digital que tiene el 
escáner. Así se ubican las medidas de profundidad de la superficie inspeccionada mediante el 
láser [5]. 
El tiempo que tarda en reconstruir una réplica de una pinna es de aproximadamente 157 [min] 
[5], aunque puede aumentar dependiendo de la morfología de cada oreja. 
 
Solución y marco teórico 
13 
 
2.3 Método Híbrido 
A continuación, se describirá la metodología utilizada en el año 2016 para la obtención de los 
maniquíes acústicos. Para definir y caracterizar este método de obtención de modelos 3D CAD 
se necesitó de un año de experimentación, colaboración y estudio en conjunto de dos alumnos 
de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso [5] [9]. 
Su aplicación principal será obtener un modelo 3D fidedigno a partir del real, con el cual se 
calculará la HRTF de manera virtual. Esto implica un avance en la obtención de la HRTF dado 
que no se necesitará de cámara anecoica, micrófonos y altavoces especializados. 
2.3.1 Método híbrido probado en 2016 
El método híbrido consta de dos fases para la reconstrucción. La primera es por medio de 
fotogrametría que se aplica en la cabeza del voluntario. Una vez que se logra representar el 
modelo 3D de esta, se continúa con la obtención de una réplica de las pinnas mediante alginato 
y yeso. Lo anterior, se debe a que la representación de la cabeza no entrega suficiente definición 
en la morfología de las pinnas. 
Los materiales que se usaron para la sesión fotográfica del método híbrido, en la cabeza, es la 
siguiente: 
1. Cámara fotográfica estándar DSLR (Digital Single Lens Reflex), marca Canon 500D. 
2. Paraguas de fotografía. 
3. Silla giratoria. 
4. Flash Lumpro LP180. 
5. Lente Tokina de 50 mm. 
6. Modelo con gorra plástica. 
7. Puntos de control en el voluntario. 
Como condición previa se necesita que la persona tenga puesta una gorra de natación o similar 
a esta en la cabeza sin tapar las orejas. El uso de la gorra plástica contribuye en una ayuda al 
software para procesar los puntos en común entre cada imagen. La gorra no debe ser idéntica en 
toda su superficie porque esto genera confusión en el software y hará que la reconstrucción sea 
fallida [10] [5] [9]. 
Un ejemplo de lo mencionado se puede observar en la Figura 2-4, gracias a la herramienta 
Matches viewer del software Zephyr. 
 
Solución y marco teórico 
14 
 
Matches viewer provee información de dos imágenes respecto al reconocimiento de los puntos 
en común entre ambas. Una vez identificados esos puntos, simbolizados por cuadrados de color 
negro, se muestra la totalidad de las uniones entre estos. La cantidad total de puntos unidos 
entre las imágenes lo entrega el apartado Showing results. 
Se puede observar que la mayoría de los puntos identificados y seleccionados se encuentran en 
la gorra. La unión de los puntos se visualiza por medio de las líneas de colores entre las 
imágenes. 
Otro beneficio que entrega la gorra es la reconstrucción lisa y plana de la cabeza. El pelo y las 
vellosidades no contribuyen a una reconstrucción fidedigna a partir de la fotogrametría [5] [9]. 
Continuando con las condiciones necesarias para la reconstrucción de la cabeza, el sujeto debe 
estar con los ojos cerrados en el momento en que es fotografiado. La justificación se basa en la 
incidencia de las luces emitida por los flashes. Si el voluntario completa la sesión con los ojos 
abiertos, la reconstrucción final presentará anomalías o hendiduras en la pupila de este. 
Por último, el modelo debe tener marcados los puntos de control en su cara como se ve en la 
Figura 2-5. Estos sirven para escalar el modelo virtual respecto al real. Además, se utilizan como 
puntos de referencia para unir los modelos 3D de las pinnas con la cabeza. 
 
 
Figura 2-4: Reconocimiento y cantidad de puntos unidos por medio de imágenes. 
 
Solución y marco teórico 
15 
 
Una vez establecidas las restricciones necesarias para la preparación del modelo, se procederá a 
explicar el montaje escénico y la realización de la sesión. Se inicia el proceso en un estudio 
fotográfico, como se puede observar en la Figura 2-6. 
 
 
 
 
 
 
Para lograr la reconstrucción 3D de la cabeza se ubican dos paraguas fotográficos de forma 
adyacente al fotógrafo. Estos deben estar apuntando hacia la cara del voluntario al igual que la 
cámara. La configuración de esta se muestra en la Tabla 2-1. 
Tabla 2-1: Configuración cámara DSRL 500 D. 
Distancia 
objeto/cámara 
Tiempo exposición Apertura diafragma ISO 
1 [m] 1/60 F 14 400 
 
La sesión es organizada con cuatro diferentes órbitas, o elevaciones, dispuesta por la cámara en 
relación con el eje vertical. Lo mencionado se observa en la Figura 2-7. 
Figura 2-6: Set fotográfico en Laboratorio de Acústica y 
VibracionesPUCV [5]. 
Figura 2-5: Voluntario con puntos de control, más gorra de 
natación con líneas en esta [5]. 
 
Solución y marco teórico 
16 
 
 
Figura 2-7: Medidas de altura de trípodes de cámara. Las alturas se relacionan con las orbitas de capturas 
de las fotografías [5]. 
La cámara estará fija sobre un trípode, y el sujeto sentado sobre una silla giratoria (técnica 
turntable). En cada disparo el modelo debe girar aproximadamente 12°, hasta completar los 360° 
dando un total de 30 fotografías. Este procedimiento se repite cuatro veces dada la cantidad de 
órbitas. Idealmente se espera obtener un total de 120 fotografías. La información presentada es 
resumida en la Tabla 2-2. 
Tabla 2-2: Configuración escénica para las fotografías en Método Híbrido. 
Técnica turntable Set de configuración 
N° de fotografías 120 
Órbitas o elevaciones 4 
Grados de giro 12 ° 
 
Una vez obtenidas las fotografías se continúa la reconstrucción por medio del software con el 
enmascarado de las imágenes y las configuraciones [5]. Las configuraciones del software se 
detallan en el apéndice A, al final de este informe. 
El resultado final del modelo 3D de la cabeza se muestra en la Figura 2-8. Como se puede 
apreciar, la morfología de la pinna es insuficiente en el modelo CAD. 
 
Solución y marco teórico 
17 
 
 
Figura 2-8: Resultado de modelo 3D mediante sesión de fotogrametría en la cabeza [5]. 
Por esta razón se decidió realizar réplicas de yeso a las pinnas, dado que se fundamentó la 
importancia de tener réplicas con el menor error milimétrico posible y como esto puede alterar 
en la obtención de la HRTF [15]. 
La metodología que describe la adquisición de las réplicas de yeso se muestra a continuación en 
la Figura 2-9. 
Examen de 
selección de sujetos 
Aplicar alginato, 
para molde en 
negativo 
Vaciado de yeso, en 
negativo de alginato 
Retiro de material. 
Resultado de 
réplica de oreja de 
yeso 
Método de 
adquisición de 
réplicas Caso de réplicas de 
orejas humanas 
Examen de 
Otoscopia 
Figura 2-9: Esquema de obtención de réplicas de yeso [5]. 
 
Solución y marco teórico 
18 
 
La otoscopia es un examen que consiste en la revisión de los canales auditivos con ayuda de un 
otoscopio. El profesional que determina si la persona es apta para el procedimiento es un 
tecnólogo médico. 
Es necesario realizar este examen porque algún tímpano puede estar perforado, y al verter 
alginato sobre este, se puede producir un daño en el canal auditivo. 
Si el voluntario ha pasado la prueba de otoscopia, se continúa con el proceso de obtención de 
los modelos 3D de las pinnas. Una vez que se ha logrado replicar la pinna con yeso, hay dos 
variantes para conseguir la representación tridimensional. La primera es por fotogrametría y la 
segunda por escáner. Ambas son igual de válidas y entregan resultados similares y acordes para 
ser utilizados en aplicaciones acústicas [5]. 
Por último, se procede a la unión de los modelos. Es aquí donde surge la relevancia de los 
puntos de control en las orejas del participante. Estos puntos son las referencias para unir las 
pinnas con la cabeza. El proceso se realiza, en primera instancia, en el software Zephyr. Aquí es 
donde se alinean los modelos y posteriormente son exportados a otro software llamado Blender. 
Este último logra la unificación entre éstos y se obtiene el resultado final. La Figura 2-10 ilustra 
las diferencias en un mismo modelo, sin y con unificación de pinnas. 
Se debe mencionar que la metodología híbrida ha logrado un margen de error, respecto a la 
escalabilidad con los modelos reales, del 1,5 %. Este porcentaje se considera aceptable para este 
proyecto y en el mejor de los casos se llegó al 0,9 % de error [5] [9]. 
2.4 Resumen y conclusiones del capítulo 
En este capítulo se ha entregado información necesaria para saber que es el sonido, como se 
propaga y cuáles son sus principales características. Un ejemplo son las ILD y ITD, con las 
cuales nos podemos ubicar en el espacio y saber de dónde provienen las diferencias de presión 
sonora. 
Figura 2-10: Superposición de réplica de pinna 3D CAD en cabeza de voluntario [5]. 
 
Solución y marco teórico 
19 
 
Después se ha hablado sobre la función de transferencia, su significado y cuál es su aplicación 
en la incidencia de las ondas en nuestras pinnas. También se ha descrito el principal método de 
obtención de ésta, sus cualidades y condiciones para poder calcularla. 
Respecto al software, se puede concluir que es al adecuado para lograr la reconstrucción 3D. Los 
resultados que ha entregado en variados trabajos de investigación [11] [5] [9] [10], avalan su uso 
dada la reconstrucción a partir de la fotogrametría. 
Considerando los pasos de reconstrucción del método híbrido se puede concluir que sí hay 
algunos que se pueden omitir o ser optimizados. Por ejemplo, los materiales odontológicos o 
alguna configuración del software que agilice el proceso de obtención de modelos 3D. 
También se puede concluir que el método híbrido es una técnica confiable para obtener 
modelos 3D. Esto ha quedado demostrado en trabajos de investigación anteriores [5]. Su 
exactitud en las medidas en relación con el modelo real ha sido aceptable para aplicaciones 
acústicas.
 
20 
 
3 Método de optimización y desarrollo 
de trabajo 
En este capítulo se presentará la propuesta de optimización al método híbrido. Se describirán 
los pasos a seguir para la reconstrucción de un modelo 3D CAD mediante la técnica de 
optimización, mostrando sus ventajas y desventajas respecto a la metodología híbrida. 
La experimentación y pruebas fueron de aproximadamente un año. Por este motivo se 
describirán los aspectos más importantes respecto a los modelos fallidos. De estos se obtuvieron 
conclusiones que aportaron a mejorar la técnica de optimización, nombrada fusión 
fotogramétrica. 
3.1 Set fotográfico y configuraciones de cámara 
Para obtener resultados como los del método híbrido se hace necesario tomar fotografías con 
parámetros adecuados. Es mejor tener una foto sin ruido, nítida y con buen enfoque a que 
muchas fotos con poca luminosidad, un alto ISO u otro parámetro inadecuado [5] [9] [11]. 
Dentro de este mismo contexto, el set fotográfico juega un rol fundamental para determinar los 
parámetros a utilizar. 
Mencionado lo anterior se deben tener los siguientes materiales para obtener el modelo 3D de la 
cabeza: 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
21 
 
• Cámara fotográfica EOS 500D, marca Canon. 
• Silla giratoria. 
• Gorra licra con marcas sobre esta para lograr un mejor proceso en la unión de puntos. 
• Lente Canon Macro EF-S 60 [mm]. 
• Dos focos LED de 30 w cada uno. 
• Flash Yongnuo YN560-III. 
• Ring flash ML-150. 
• Sujeto. 
• Fondo blanco. 
• 2 bases triangulares de plástico. 
• 2 barras de aluminio. 
El montaje del set fotográfico se puede observar en la Figura 3-1, en la cual se indican los 
elementos más significativos. 
 
Figura 3-1: Set fotográfico en Laboratorio de Acústica PUCV. 
La configuración de la cámara tiene los siguientes parámetros. Estos son mostrados en la Tabla 
3-1. 
Tabla 3-1: Configuración cámara EOS 500D, sesión cabeza. 
Distancia 
objeto/cámara 
Tiempo de 
exposición 
Apertura 
diafragma 
ISO Tiempo de disparo 
1 [m] 1/40 F 11 800 2 [s] 
 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
22 
 
Establecidos los parámetros para la sesión de la cabeza se procede a mostrar la configuración 
que se usa en la sesión de las pinnas, esto se ilustra en la tabla 3-2. 
Tabla 3-2: Configuración cámara EOS 500D, sesión pinnas. 
Distancia 
objeto/cámara 
Tiempo de 
exposición 
Apertura 
diafragma 
ISO Tiempo de disparo 
0.2 [m] 1/100 F 14 200 Instantáneo 
 
3.2 Condiciones del sujeto 
Se debe cumplir con requisitos para que se pueda aplicar la fusión fotogramétrica. No cumplir 
con estos implicará un modelo 3D CAD defectuoso. 
La primeracondición es que el voluntario vaya afeitado en caso de ser hombre. Además, es 
necesario ocultar la cabellera bajo la gorra. 
La segunda condición es realizar marcas en las pinnas del sujeto para aumentar el match entre 
imágenes. Estas reducen la cantidad de fotografías a capturar y contribuyen a dar más 
definición en el modelo 3D final de las pinnas. Las marcas fueron realizadas con lápices scripto, 
acentuándolas en las zonas de la fosa triangular y ramas del antihélix. La Figura 3-2 muestra las 
marcas realizadas en estas. 
Los colores de las marcas no inciden en el resultado final. Lo más importante es la cantidad que 
se hagan en éstas, ya que, contra más puntos es mejor para la reconstrucción y match entre 
imágenes. 
La tercera condición es la utilización de los puntos de control. Al igual como se hizo en el 
método híbrido, es necesario tener estos puntos para escalar y comparar las medidas reales 
Figura 3-2: Marcas en la pinna del voluntario previo a sesión 
fotográfica. 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
23 
 
respecto a las virtuales. Además, como se van a obtener tres modelos 3D diferentes es necesario 
que sean unificados mediante estos para entregar la representación final. 
Para la técnica de la fusión los puntos de control son marcados por un lápiz tinta gel de punta 
0.39 [mm]. El tamaño de la punta del lápiz es importante debido a que los errores de las 
distancias entre los modelos 3D y los reales son en milímetros [5]. 
Los puntos de control que se usaron en la cara fueron 5. En un principio se optó por los lunares 
o manchas que tenían las personas, después se cambió de idea porque estos eran de gran 
tamaño. 
En la Figura 3-3 se pueden observar los puntos que se hicieron en un voluntario. Estos están 
justo en el inicio y fin de cada segmento. 
 
Figura 3-3: Puntos de control en cabeza de voluntario. 
En las pinnas también se hizo necesario marcar los puntos de control, al igual que en la cabeza 
se optó por la cantidad de 5. Este número no fue elegido al azar, el fundamento es el siguiente. 
Zephyr necesita mínimo de tres puntos de control para unificar objetos, el primero para escalar, 
el segundo para rotar y el tercero para dar dirección. Los otros dos fueron utilizados para 
minimizar el error en la unificación. La Figura 3-4 muestra los puntos de control en ambas 
pinnas. 
 
Figura 3-4: Puntos de control para cada pinna en modelos reales y virtuales. 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
24 
 
3.3 Fusión Fotogramétrica 
Una vez establecidos los parámetros fotográficos y las condiciones previas que deben cumplir 
los voluntarios, se describirán los pasos necesarios para realizar la fusión fotogramétrica. 
Para obtener el modelo 3D de la cabeza se deben utilizar las mismas órbitas, grados de giro y 
distancia entre fotógrafo y modelo del método híbrido. Lo único que cambia es el set fotográfico 
y los parámetros de la cámara. 
Una vez realizado este procedimiento, y aplicando los parámetros de reconstrucción que se 
describen en el apéndice A, se obtendrá un resultado como el que se aprecia en la Figura 3-5. 
 
Figura 3-5: Resultado 3D después de sesión en la cabeza. 
Al igual que en el método híbrido se obtiene similar morfología respecto al modelo real en la 
cabeza, no así en las pinnas. 
Como no se tiene los detalles necesarios (morfología, concavidades y convexidades) en éstas, se 
hace una sesión especial en ellas. Para llevarla a cabo se necesita que el fotógrafo se acerque a 
una distancia de 20 [cm], con la cámara en sus manos, y saque aproximadamente 60 o 70 fotos 
desde diferentes ángulos. Estos deben cubrir la totalidad de la pinna por la parte frontal, trasera 
y lateral. Una vez que se tienen las fotos, se usan los parámetros mencionados en el apéndice A y 
se obtiene el modelo 3D. El procedimiento mencionado se repite para cada pinna. Por último, 
mediante los puntos de control se logra la unificación entre los modelos. 
La Figura 3-6, entrega el resultado final de la sesión que se hizo para la cabeza y las pinnas 
unificándolas. 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
25 
 
 
Figura 3-6: Modelo 3D mediante fusión de orejas y cabeza. 
La diferencia entre los colores de la Figura 3-6 (a) se debe a la procedencia de diferentes archivos 
CAD. En la Figura 3-6 (b) se observa que la tonalidad ha cambiado a un color gris. Esto se debe a 
la herramienta merge que entrega Zephyr [8], con la cual el modelo ha sido unificado en un solo 
archivo CAD. 
Una de las aplicaciones que entrega tener este método es el imprimir modelos a escala real por 
medio de una impresora 3D, las impresiones son con un material plástico biodegradable (PLA). 
En la tesis “medición de características acústicas de maniquí acústico dummy head 
individualizado” se hicieron experimentos que demuestran las mediciones acústicas entre un 
modelo real y otro por medio de impresión 3D. 
3.4 Modelos 3D y métodos defectuosos 
Dentro del periodo en el que se realizaron las pruebas con el fin de encontrar la optimización al 
método híbrido se probaron varias técnicas de reconstrucción. A continuación, se describirán 
las más importantes y cuáles fueron sus contribuciones para llegar a la metodología final de la 
fusión fotogramétrica. 
Dentro de las pruebas que se hicieron, se mencionarán las siguientes: 
• Método de mayor cantidad de fotografías en zonas laterales. 
• Método de aumento en cantidad de órbitas. 
• Método de marcas en las pinnas. 
3.4.1 Método de mayor cantidad de fotografías en zonas laterales 
El objetivo principal de esta metodología era probar la factibilidad de realizar un modelo 3D solo 
con 4 órbitas. Se aumentaron las fotografías en las zonas laterales en cada órbita, que es donde 
se encuentran las pinnas. De esta manera, se podría haber obtenido un modelo 3D sin la 
necesidad de utilizar los materiales odontológicos y sin marcar a los voluntarios en sus pinnas. 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
26 
 
Las órbitas fueron las mismas del método híbrido, pero los grados de giro en la zona de las 
pinnas bajaron de 12 ° a 5 °. Esto dio un total de 180 fotografías. La distancia a la que fueron 
captadas fue de 1 [m]. Una vez procesadas, el resultado obtenido es el mostrado en la Figura 3-7. 
Figura 3-7: Resultado mediante mayor cantidad de fotografías en zonas laterales. 
Los resultados en la morfología de la cabeza son adecuados, pero la definición en las pinnas no 
lo son. Por esta razón se descarta utilizar este método. 
3.4.2 Método de aumento de órbitas 
Este método buscaba realizar un modelo 3D con un solo archivo CAD. Se aumentó la cantidad 
de órbitas de 4 a 7. Además de las 4 elevaciones comunes, usadas en la fusión y en el híbrido, se 
agregaron las alturas de 80 [cm], 110 [cm] y 150 [cm]. Todas a la misma distancia del modelo, 
ósea a 1 [m]. 
El resultado no fue el deseado, ya que aumentar la cantidad de fotografías a una misma 
distancia no ayuda en la definición de las pinnas. Un ejemplo de esto se observa en la Figura 3-8. 
 
Figura 3-8: Modelo con aumento de órbitas. 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
27 
 
3.4.3 Método por medio de marcas en las pinnas 
Se probó con otra técnica, donde se propuso hacer marcas en las pinnas de los voluntarios para 
ver como respondía el software. La premisa es bajo la unión de puntos a través de imágenes. 
Al voluntario se le hicieron marcas en las pinnas con un plumón de pizarra. Después se usaron 
los dos métodos mencionados anteriormente y también se incluyó el realizar la prueba con las 4 
elevaciones clásicas. Los resultados no fueron favorables, pero sí hubo una mejor definición en 
las pinnas. Un ejemplo de lo anterior se observa en la Figura 3-9. 
Fue esto, lo que motivó a realizar una sesión especial en la técnica de la fusión con marcas en las 
pinnas. Asimismo, se concluyó que el aumento de órbitas es innecesario.Por último, en la Figura 3-9 se comprueba que los modelos con barba y pelo largo generan 
rugosidades en el modelo 3D. El software tiene filtros para suavizar la textura del modelo [8], 
pero no deben ser usados porque quitan definición a las pinnas. 
Figura 3-9: Modelo con 4 órbitas y marcas en las pinnas. 
3.5 Resumen y conclusiones del capítulo 
Durante la realización de esta sección se han establecido las configuraciones de los parámetros 
fotográficos y de luminosidad para la sesión fotográfica. Hay dos tipos de configuraciones en la 
cámara respecto a ISO y apertura del diafragma, uno relacionado a la cabeza y otro especial para 
las pinnas. Con aquellos valores se logran las mejores capturas fotográficas para crear el modelo 
3D, disminuyendo la cantidad de fotos a procesar en el software. Respecto a la luminosidad o 
claridad del set fotográfico la única condición es mantener los focos led a la misma altura que el 
flash Ring en todo momento. El flash Yongnuo debe estar fijo arriba de la cabeza del sujeto 
apuntando hacia el fondo. Así se eliminarán las sombras creadas por la espalda de la persona 
fotografiada sobre el fondo blanco. 
También se ha logrado establecer una metodología que logra optimizar el proceso de 
generación de maniquíes 3D. Este método consta de tres pilares fundamentales. El primero 
radica en una óptima sesión fotográfica, la segunda se relaciona con la generación 
individualizada de la cabeza y pinnas, estableciendo diferentes parámetros en la cámara para 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
28 
 
estas. Por último, la unión de las pinnas con la cabeza debe ser lo más exacta posible para evitar 
errores en el alineamiento. Lo anterior puede generar modelos defectuosos que no serán 
aceptables para aplicaciones acústicas, motivo principal por el que se rige este proyecto. 
Además, se ha inferido mediante la metodología de prueba y error que el software se comporta 
de manera adecuada (algunas veces falló debido a la intensidad de la luz) para el fin de este 
proyecto. Crear cabezas con fotos capturadas a diferentes distancias y procesar todas las fotos 
juntas produce una pérdida importante de calidad en las concavidades y convexidades de la 
pinna. La solución a este problema se basa en realizar sesiones separadas y diferentes para la 
cabeza y después para las pinnas. Una vez que se obtienen los modelos de estos, se procede a la 
unión mediante el mismo software. De esta manera, se logra exitosamente la creación de un 
modelo 3D de cabezas para maniquíes acústicos. 
Otra contribución al método optimizado que se ha podido concluir es la utilización de puntos 
en las pinnas. Estos mejoran notablemente el resultado de la malla del modelo final, dado que el 
software trabaja bajo la premisa de unión de puntos [9] [11]. Mientras se tengan variados puntos 
de referencia, el software logrará captar una gran cantidad de información para luego crear el 
modelo tridimensional. 
Respecto a la cantidad exacta de fotografías para crear una cabeza 3D aún no se pueden precisar 
con exactitud. Esto se debe principalmente a la morfología de las pinnas. Lo que sí se puede 
estimar es un rango aproximado, en este caso, con un mínimo de 50 fotografías tomadas de 
cerca y enfocando las zonas más conflictivas, se logra un modelo aceptable. Dependiendo de la 
pinna, la cantidad de capturas puede llegar hasta 70. En el caso de la cabeza, con 4 órbitas y con 
un ángulo de giro aproximado de 12 ° se consigue un modelo exitoso. El número aproximado es 
de 120 fotografías para ésta. Sumando la totalidad de las imágenes de ambas pinnas y la cabeza, 
se puede establecer que con alrededor de 220 fotos se obtiene un modelo 3D fidedigno. 
Con este nuevo método se ha podido complementar y optimizar la elaboración de maniquíes 
individualizados para aplicaciones acústicas. De esta manera se evita el uso de alginato y yeso 
en las personas. La principal ventaja de esta metodología respecto a el método híbrido es la 
aplicabilidad a cualquier tipo de persona. Al ser totalmente basado en la fotogrametría, la única 
condición es que las personas usen la gorra de licra y se sienten para una sesión de fotografías. 
En el caso del método híbrido, si los sujetos no pasaban la inspección médica no estarían 
autorizados para aplicar el método en ellos. 
A pesar de lo mencionado anteriormente la técnica de fusión fotogramétrica también presenta 
problemas relacionados con la reconstrucción. Una de ellas surge cuando las pinnas presentan 
morfologías extremadamente complicadas de fotografiar. Es en estos casos donde es preferible 
aplicar alginato y yeso (en caso de ser posible) para obtener el modelo 3D. En el método híbrido 
hubo sesiones en las cuales se debía partir las pinnas de yeso [10] [5], es en estos casos en que la 
propuesta de optimización no es aplicable. 
 
Método de optimización y desarrollo de trabajo 
29 
 
Por último, se puede afirmar que la fotogrametría es un método muy potente, con grandes 
campos de aplicaciones. No es invasivo, es barato, sencillo de aplicar y al alcance de cualquier 
persona. La única condición es tener una cámara y el software. 
 
30 
 
4 Pruebas y resultados 
Debido a que este trabajo es experimental, urge la necesidad de comprobar empíricamente los 
errores de medidas en el escalado de los modelos 3D. De esta manera se verificará qué tan 
precisa es la técnica de la fusión y cuánto varía respecto a los modelos reales y al método 
híbrido. 
Las pruebas que se realizaron para dar robustez a la fusión se dividieron en dos. La primera fue 
de repetitividad individual que se aplicó al mismo sujeto a lo largo de todo el año con el método 
de la fusión. La segunda, fue una de repetitividad colectiva que se realizó a tres voluntarios con 
los dos métodos. Posteriormente, se hizo una comparación por inspección respecto a la textura 
y definición de los modelos. Además, se comparó el error mediante tablas para los dos métodos. 
4.1 Repetitividad individual 
Utilizando las configuraciones y condiciones que se mencionaron en el capítulo anterior 
respecto a iluminación, cámara y sujeto, se realizó la prueba de repetitividad individual. 
En esta prueba se aplicó el método de fusión fotogramétrica en el mismo voluntario. Se hicieron 
sesiones a lo largo del año, a distintas horas del día a la misma persona. Luego se promediaron 
tres casos en los que el método fue exitoso en términos de reconstrucción, definición en pinnas 
y cabeza. 
Los puntos de control utilizados fueron los mencionados en el capítulo anterior y para escalar 
los modelos 3D se utilizó el segmento más largo. El motivo principal es porque al ser de mayor 
longitud, el error tiende a disminuir en los otros segmentos. Primero se ilustrará en la tabla 4-1 
todos los puntos de control y los segmentos que se generaron a partir de estos en una sesión. 
Respecto a las categorías que se describen en la tabla, la clasificación es la siguiente: 
 
 
Pruebas y resultados 
31 
 
• Segmento [mm]: Distancia medida al voluntario entre dos puntos, con el fin de 
comparar los tamaños del modelo 3D real y virtual. 
• Real [mm]: Distancia medida al voluntario, por un pie de metro digital, al principio de la 
sesión y al final de esta. 
• Virtual [mm]: En el modelo 3D, se hace la misma medición anterior, pero de manera 
virtual. 
• Error [mm]: Es la diferencia, en valor absoluto, entre las medidas virtual y real. 
• % error: Es el porcentaje de error comparado entre los valores virtuales y reales, 
asignado a cada segmento seleccionado del voluntario. 
• Promedio: Promedio porcentual de error de todos los segmentos del participante. 
Tabla 4-1: Valores de la primera sesión por medio de la técnica fusión fotogramétrica. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Hay que mencionar que el segmento A-B no fue considerado para obtener el promedio final 
porque es el de referencia entre el modelo virtual y real. Como tieneerror igual a cero afecta en 
el % error final de la tabla. Respecto a la interpretación del error promedio correspondiente a un 
1.86, se puede establecer que el modelo 3D tendrá una deformación de 1.65 [mm] respecto al 
real considerando el segmento de mayor longitud. 
Las otras dos pruebas se resumen en la tabla 4-2 con los números II y III. Además, se registran 
los datos de la primera prueba en el voluntario y el error promedio de las tres sesiones. 
Segmento 
Real 
[mm] 
Virtual 
[mm] 
Error 
[mm] 
% error 
A-B 89.23 89.23 0 0 
B-C 75.12 76.38 1.26 1.67 
C-D 77.56 77.1 0.46 0.59 
D-E 80.65 79.23 1.42 1.76 
F-G 19.21 19.35 0.14 0.72 
G-H 16.51 15.99 0.52 3.14 
H-I 23.39 23.17 0.22 0.94 
I-J 24.20 24.38 0.18 0.74 
K-L 27.69 26.50 1.19 4.29 
L-M 22.58 22.47 0.11 0.48 
M-N 15.30 16.70 0.9 5.88 
N-O 17.63 17.58 0.05 0.28 
 Promedio 1.86 
 
Pruebas y resultados 
32 
 
Tabla 4-2: Error promedio para repetitividad individual. 
Sesión % error [mm] 
I 1.86 
II 1.12 
III 1.47 
Promedio 1.48 
 
El resultado indica que se obtiene un 1.48 % de error promedio, lo que implica en una 
deformación de 1.32 [mm], considerando el mayor de los segmentos para escalar. 
En cuanto a los resultados cualitativos, los que describen las características como la morfología, 
textura, definición de la cabeza y pinnas, se menciona lo siguiente. En las orejas hay pequeños 
relieves en el resultado final, esto se debe a los pelos que se encuentran en éstas. Las fotos al ser 
de gran calidad hacen que los pelos no sean despreciables y de esta forma se arruine la textura 
de la malla final. A pesar del problema hay dos soluciones para suavizar las impurezas. La 
primera es bajar la luz del flash que incide directamente sobre las concavidades y convexidades 
de la pinna, por esta razón el software no logra hacer un buen match entre cada imagen. Como 
consecuencia de lo anterior, se producen relieves por los pelos y la luz. La otra solución es bajar 
la resolución de las fotografías a un 60 %. De esta manera no hay tanto brillo en las fotos debido 
al flash y las vellosidades son menos notorias. 
En la cabeza no se presentan problemas ya que está probado, mediante repetitividad [5], que 
con esa cantidad de fotografías no existen inconvenientes. Aun así se debe tener cuidado con la 
luz que incide sobre la nariz de los voluntarios. La luminosidad del flash hace que su disparo de 
luz se refleje en la punta de ésta y como consecuencia el software no logra reconstruirla en un 
100 %. La solución es bajar la intensidad del flash en un 20% y ya se obtienen resultados 
deseados. Otra alternativa, como se mencionó en el párrafo anterior, es bajar la calidad de la 
fotografía. 
4.2 Pruebas de repetitividad colectiva. 
Debido a que se ha comprobado que el método de fusión fotogramétrica funciona en una 
persona, se hace necesario verificar la rigurosidad de la técnica con pruebas de repetitividad en 
otros voluntarios y con el método híbrido. 
La forma en la cual se realizaron las sesiones se muestra a continuación, en la figura 4-1 
 
Pruebas y resultados 
33 
 
A cada voluntario se le hizo una sesión estándar, con las 120 fotografías para la cabeza y entre 60 
a 80 fotografías para cada pinna. Después, se aplicó una reducción de fotografías en la cabeza y 
pinnas. En el caso de la cabeza se redujo de 120 a 90 fotos y a las pinnas se les redujo la cantidad 
de fotos a 50 por cada una. Por último, con la misma cantidad de fotografías de la sesión 
estándar se aplicó una reducción de calidad a estas en torno al 60 %. Estas tres sesiones se 
aplicaron a los participantes con el método híbrido y la fusión. 
Respecto a los puntos de control y segmentos que se utilizaron en cada voluntario y sesión, estos 
fueron los mismos que para el caso de la repetitividad individual. 
Se mostrarán dos tablas, una que contenga información de todos los segmentos y de un método 
con el fin de ejemplificar como fue el trabajo realizado. La otra tabla tendrá la información 
resumida de los porcentajes de error de cada participante en la sesión y método 
correspondiente. 
• Sesión estándar 
En la tabla 4-3 se muestra la misma información que se tiene en la tabla 4-1 de repetitividad 
individual. En este caso la información es del participante I con el método de fusión 
fotogramétrica. 
 
Figura 4-1: Diagrama de trabajo repetitividad colectiva. 
 
Pruebas y resultados 
34 
 
Tabla 4-3: Método fusión en sesión estándar del participante I. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Como se puede observar, el valor promedio de error es cercano al de la repetitividad individual 
del apartado anterior. Todos los valores rondan cerca del 1 o 2 %, ya que esos son los márgenes 
en que se obtienen los errores con este método. 
En la tabla 4-4 se hace un resumen de cada participante con ambos métodos para la sesión 
estándar. Se comparan los porcentajes de error y el error promedio entre la fusión y el híbrido. 
Tabla 4-4: Promedios de error de todos los segmentos entre los modelos de fusión e híbrido. 
N° de muestra Error fusión % Error híbrido% 
Participante I 1.38 1.11 
Participante II 1.32 0.55 
Participante III 1.27 0.60 
Promedio 1.32 0.75 
 
Considerando los resultados mostrados anteriormente, se puede concluir que ambos métodos 
arrojan un error menor al 1.4 %. Esto implica que los modelos tienen a lo más una deformación 
de 1.48 [mm]. 
En cuanto a los resultados cualitativos del método fusión fotogramétrica no hubo presencia de 
agujeros en la parte superior de la cabeza o hendiduras en la nariz de los modelos. Si se 
presentaron pequeños relieves en las pinnas por los vellos y la intensidad lumínica del flash. A 
pesar de esto esos errores aún se consideran aceptables para la viabilidad del método. 
Segmento 
Real 
[mm] 
Virtual 
[mm] 
Error 
[mm] 
% error 
A-B 82.85 82.11 0.74 0.89 
B-C 86.92 85.59 1.32 1.53 
C-D 89.39 89.39 0 0 
D-E 81.68 80.7 0.98 1.19 
F-G 29.19 29.03 0.16 0.54 
G-H 17.8 17.17 0.62 3.53 
H-I 17.41 17.05 0.36 2.06 
I-J 21.41 21.01 0.4 1.86 
K-L 14.61 14.75 0.14 0.95 
L-M 16.26 16.25 0.01 0.06 
M-N 17.66 17.3 1.8 2.03 
N-O 30.24 30.06 0.18 0.59 
 Promedio 1.38 
 
Pruebas y resultados 
35 
 
El método híbrido no presenta problemas en las pinnas porque los moldes de yeso no tienen 
pelos. Además, la luminosidad del flash se puede eliminar cambiando el tiempo de exposición 
de la cámara, más la ayuda de un trípode para que ésta no se mueva. Para el caso del método de 
fusión, se hace muy complejo aumentar el tiempo de exposición porque las personas se mueven 
durante la sesión. 
• Sesión reducción de fotos 
En este caso se redujo las fotografías de la cabeza y las pinnas. Para la cabeza el número total fue 
de 90. Respecto a las pinnas, se propuso no sobrepasar la cantidad de 50 imágenes por cada una. 
Los resultados los muestran la tabla 4-5, en ella se pueden observar los porcentajes de error del 
participante I en la sesión reducción de fotos con el método de fusión fotogramétrica. 
Tabla 4-5: Método fusión en sesión reducción de fotos del participante I. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
El valor promedio ha disminuido en comparación a la sesión estándar, siendo el mismo 
participante al que se le realizó la prueba. Esto se debe a la precisión con que se seleccionan los 
puntos de control en el software. 
En la tabla 4-6 se detalla el resultado final del valor promedio de error entre cada participante y 
método. 
Segmento 
Real 
[mm] 
Virtual 
[mm] 
Error 
[mm] 
% error 
A-B 82.85 82.93 0.08 0.09 
B-C 86.92 84.53 2.39 2.67 
C-D 89.39 89.39 0 0 
D-E 81.68 79.61 2.07 2.31 
F-G 29.19 28.83 0.36 0.4 
G-H 17.8 17.92 0.12 0.13 
H-I 17.41 17.08 0.33 0.36 
I-J 21.41 20.97 0.44 0.49 
K-L 14.61 14.91 0.3 0.33 
L-M 16.26 16.21 0.05 0.05 
M-N 17.66 17.54 0.12 0.13 
N-O 30.24 30.58 0.34 0.38 
 Promedio 1.12 
 
Pruebas y resultados 
36 
 
Tabla 4-6: Promedios de error de todos los segmentosentre los modelos de fusión e híbrido. 
N° de muestra Error fusión % Error híbrido % 
Participante I 1.12 1.36 
Participante II 1.68 2.16 
Participante III 1.28 3.20 
Promedio 1.36 2.24 
 
En este caso lo que se demostró es la flexibilidad que tienen ambos métodos al considerar 
menos fotografías. Los resultados respecto a los errores no sufrieron grandes variaciones con la 
disminución de éstas. De hecho, en el método híbrido se ha demostrado por medio de pruebas 
que se pueden construir modelos 3D CAD con 60 fotografías para la cabeza [5]. 
La calidad cualitativa de los modelos ha sido aceptable para ambos métodos. No se presentan 
agujeros en la en la zona de la gorra, deformaciones en la nariz o en el cuello. 
Por último, el error promedio de mayor valor es de 2.24 %, lo anterior equivale a una 
deformación de 2.5 [mm] en la cabeza 3D del voluntario. 
• Sesión con baja calidad 
Lo que se hizo fue bajar la calidad de las fotografías a un 60 %. El valor en pixeles de la sesión 
estándar era 4752 x 3168, para la sesión con baja calidad se llegó a usar la configuración de 3456 
x 2304 pixeles. 
La principal razón por la que se ha elegido este valor es porque algunos celulares están 
alcanzando estos parámetros. Lo anterior abre la posibilidad de realizar modelos 3D sin la 
necesidad de utilizar cámaras semi-profesionales. 
Igual que en las sesiones anteriores se mostrarán dos tablas, la primera contiene los detalles de 
la sesión con baja calidad del participante I. La segunda muestra un resumen de los tres 
participantes con ambos métodos. 
A continuación, se ilustra la tabla 4-7 del participante I con los valores respectivos de error. 
 
 
 
 
 
 
Pruebas y resultados 
37 
 
Tabla 4-7: Método fusión en sesión baja calidad del participante I. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Su valor promedio de error ha bajado respecto a las sesiones anteriores, estándar y baja calidad. 
Esta disminución es por la precisión con que se seleccionan los puntos de control en el software. 
Se debe mencionar que siempre habrá porcentaje de error debido a este motivo, el error 
humano. 
La tabla 4-8muestra un resumen de los 3 participantes con sus respectivos errores porcentuales. 
Tabla 4-8:Promedios de error de todos los segmentos entre los modelos de fusión e híbrido. 
N° de muestra Error fusión % Error híbrido % 
Participante I 0.66 1.59 
Participante II 1.38 2.05 
Participante III 1.33 3.20 
Promedio 1.12 2.28 
 
Analizando cualitativamente esta sesión, lo más importante fue descubrir que la baja de calidad 
en las fotografías de las pinnas mejoró la textura y definición de éstas, en contraste de la sesión 
estándar y reducción de fotos. Esto se debe a los problemas que entregan las vellosidades en las 
pinnas y la calidad de las fotos. En el caso de la cabeza no hubo diferencias notables por medio 
de la inspección visual. 
La mejor manera de crear un modelo 3D con el método de la fusión es con la sesión estándar 
para la cabeza y sesión con reducción de calidad para las pinnas. De esta forma, se obtienen 
mejores resultados cualitativa y cuantitativamente. 
Segmento 
Real 
[mm] 
Virtual 
[mm] 
Error 
[mm] 
% error 
A-B 82.85 83.57 0.72 0.80 
B-C 86.92 85.01 1.91 1.33 
C-D 89.39 89.39 0 0 
D-E 81.68 79.33 2.35 2.62 
F-G 29.19 28.04 1.15 1.28 
G-H 17.8 17.93 0.13 0.14 
H-I 17.41 17.44 0.03 0.03 
I-J 21.41 21.16 0.25 0.27 
K-L 14.61 14.69 0.08 0.08 
L-M 16.26 16.0 0.26 0.29 
M-N 17.66 17.47 0.19 0.21 
N-O 30.24 29.99 0.25 0.27 
 Promedio 0.66 
 
Pruebas y resultados 
38 
 
Es preciso indicar que el porcentaje de error alcanzado fue de un 2.28 %, lo que se traduce en 
una deformación de 2.62 [mm] en el modelo 3D CAD final. 
4.3 Conclusiones del capítulo 
Considerando la primera sesión estándar a una persona por medio de la fusión, hasta las de 
repetitividad colectiva, se ha podido concluir que los porcentajes de error son los adecuados 
para este tipo de pruebas. Esto queda demostrado por medio de tablas que ilustran los bajos 
porcentajes de error. 
Otra conclusión es el hecho de haber realizado un análisis a nivel de superficie en el software. 
Esto quiere decir cómo se comporta el software dadas ciertas superficies donde incide la luz. Se 
pudo verificar que la luz intensa hace que la reconstrucción no sea la adecuada. Se comprobó en 
variadas experiencias, aumentando la intensidad del flash y comparando resultados en la 
misma persona bajando la intensidad de este. 
Asimismo, en el caso de las pinnas se presenta el mismo inconveniente. Las respuestas que 
surgen ante esta adversidad son dos. La primera, es bajar la intensidad del flash dependiendo de 
cada fotografía. La segunda, es bajar la calidad de las fotografías en la sesión especial de las 
pinnas en el caso del método de fusión fotogramétrica. 
Respecto a los resultados cualitativos de los modelos 3D, se recomienda utilizar la sesión 
estándar para la cabeza. En el caso de las pinnas es recomendable reducir la calidad en las 
fotografías para eliminar los efectos indeseados de los vellos en estas. Además, como se 
mencionó en el párrafo anterior, la luz afecta en la reconstrucción. Al disminuir la resolución, la 
intensidad de la luz baja y esto hace que el software pueda hacer un mejor match entre cada 
imagen. 
En el caso de la comparación entre los modelos híbrido y fusión, se puede establecer que ambos 
son válidos. La ventaja que tiene el primero sobre el segundo radica en la flexibilidad de poder 
tener el molde de yeso de la pinna para poder fotografiarlo las veces que sea necesario. En el 
caso de la fusión, si al primer intento no se obtenía el resultado óptimo se hacía necesario 
realizar una sesión completa nuevamente. 
Otro punto a favor del método híbrido es que se aplica a cualquier tipo de morfología de pinna. 
Esta técnica da la opción de realizar cortes al yeso, lo cual facilita la reconstrucción 
tridimensional en zonas complejas de la pinna como la fosa triangular o la fosa escafoidea [21]. 
Para el caso de la fusión, por inspección se descartan algunas personas dadas las concavidades y 
convexidades presentes en sus pinnas. 
Una ventaja que tiene la metodología de la fusión y no la presenta el método híbrido radica en la 
no invasión a los voluntarios. Al utilizar la cámara se elimina el uso del material odontológico y 
la inspección del tecnólogo médico en el voluntario. 
Un factor preponderante que sí tiene la fusión y no presenta el híbrido es el enmascaramiento 
por cada fotografía. Ajustando parámetros en el software se ha podido eliminar de ambos 
 
Pruebas y resultados 
39 
 
métodos el enmascaramiento para la cabeza, no así para las pinnas. En el híbrido, aún es 
necesario enmascarar si se quiere tener un resultado adecuado. Para el caso de la fusión, no es 
necesario realizarlo en ningún momento. 
Por último, se debe mencionar que ambas técnicas son igual de útiles. Dependiendo de la 
morfología de las pinnas en las personas se puede optar a utilizar una o la otra. 
 
40 
 
5 Discusión y conclusiones 
Con el desarrollo de este trabajo de investigación y experimentación se justificó la metodología 
de optimización de creación de modelos 3D. El principal motivo de la obtención de estos 
modelos fue para calcular una HRTF individualizada de una manera distinta al tradicional 
método de obtención de ésta. 
Para la creación de estos modelos se combinan disciplinas como: teoría acústica, fotogrametría, 
materiales moldeables, escáner 3D, software 3DF Zephyr, Blender e iluminación fotográfica. 
Todos los tópicos mencionados fueron aplicados para replicar el método híbrido. En primera 
instancia se hizo necesario comprender y analizar el método a optimizar, para luego establecer 
que etapas se pueden mejorar. 
El método híbrido fue probado con anterioridad y entregó resultados numéricos con respecto al 
grado de exactitud de los modelos [5]. Sus pasos para lograr la reconstrucción fueron probados