人骨颅面复原技术在考古学中的应用

文 图/杜振远

人骨颅面复原技术通过头骨测量和一定的艺术手法来复原古人的面部。这一技术在考古学中的应用，为考古学研究提供了一个新的视角，是考古学家找寻历史真相的有效途径，也是公共考古学发展的重要推动力。

人 类骨骼遗存对研究人类的起源和发展、人种，还有古人生活方式、饮食结构、风俗习惯等有着不可替代的作用。成年人206 块骨骼中，由23 块骨骼组成的颅骨保留的这些信息最为丰富。体质人类学对颅骨进行观察和测量，形成多组数据，通过数据的对比，得到不同人种的差异。但仅靠数据不能形象表述人类典型特征和面貌，由此诞生了一项技术，在法医人类学中这项技术被称为人骨颅面复原，根据人体颅骨特征与面部特征之间的关系，用可塑性物质在颅骨表面雕塑，或用其他科技方法（计算机颅面三维扫描等）来重建生前面貌形象。

颅面复原技术分类

目前主流的颅面复原技术包括两种，一种是手工颅面复原法，又分为二维素描法和三维塑像法；另一种是计算机辅助复原法，又分为计算机辅助二维颅面复原法和计算机辅助三维颅面复原法。

手工颅面复原法

手工颅面复原法是用人工的方式通过素描（二维）和塑像（三维）的方式来复原颅骨生前的面貌。二维素描法，先对颅骨进行清理和拼接，使其相对完整的放在法兰克福平面上。然后对颅骨进行观察和测量，判断性别、年龄、种族，是否有外貌疾病或创伤，并记录判断结果。根据鉴定结果，选择相应的面部软组织厚度数据，并在颅骨上所对应位置上进行标记。多角度对其拍照。最后用透明的硫酸纸覆盖在照片上，描绘出复原图。

三维塑像法有好几种，比如美国方法，以特征点处的面部软组织厚度作为颅面复原的依据；俄罗斯方法，主要依据颅面的解剖学形态进行复原；曼彻斯特方法，综合使用特征点处的软组织厚度和头面部的解剖结构。总的来说，三维塑像法的一般流程为：对颅骨进行清理和拼接；对颅骨进行观察和测量，鉴定性别、年龄、种族、疾病或创伤等；翻制颅骨的石膏模型；在颅骨的石膏模型上按收集或测得的面部软组织厚度用软塑胶泥在相应部位上填充；根据眼眶、鼻骨、上下颌骨及牙齿的特点用软塑胶泥复原眼、口、鼻、耳；根据遗物塑造头发、眉毛、胡须等；最后，对整个塑胶泥像总体校正，使之尽可能反映生前面貌。

计算机辅助复原法

计算机辅助二维颅面复原法与素描法类似，由手工绘制变成计算机生成复原图。先在软件中进行颅骨形态测量和图像处理，产生一个面部框架；再从软件的系统库中调取适合此颅骨形态的面部器官数据；最后将各个面部器官合成在颅骨图像中。这样产生的颅面复原图比手工绘制的复原图精确一些。

北京猿人三次复原像：① 吴汝康等人复原 ② 魏敦瑞复原 ③ 格拉西莫夫复原（吴秀杰、税午阳：《从奇和洞人颅面复原看我们的祖先长什么样》，《化石》2018 年第3 期）

计算机辅助三维颅面复原（包括CT 扫描或其他扫描）先对头面部进行扫描，提取和建立三维模型；依据颅骨、盆骨和肢骨的形态特点，判断其年龄、性别、种族等特征，分析面部五官和软组织的厚度；从面部软组织数据库、面部五官数据库中选择合适的模型进行颅面部的复原。其难点在于对现生的头骨和面部的数据收集、计算并生成现生模型，形成数据库。此方法缩小了传统手工测量的误差，逐步取代了手工颅面复原技术。

在考古学中的应用

手工颅面塑像复原

最早使用手工颅面塑像复原法复原的是北京猿人。20 世纪30 年代，魏敦瑞先生对出土的北京猿人头骨化石进行研究并尝试复原颅骨面貌，著名雕塑家路西尔·斯旺女士制作了女性北京猿人复原像，使用北京猿人第11 号头骨以及可能属于同一头骨的一块左上颌骨和一块硬腭，下颌骨则选用一块属于老年女性的下颌材料。复原面部软组织时，魏敦瑞依靠埃克许德特所调查现生人的数据资料，对此进行数据调整。耳、眼、口、鼻复原时依靠一般化数据进行复原。

1939 年，格拉西莫夫尝试复原男性和女性北京猿人，女性头像是根据第2 号头盖骨复原的，复原时使用的软组织厚度和眼、耳、鼻、口数据未说明。

1954 年，吴汝康、吴新智、王存义等人对北京猿人头像再次复原，此次复原参考魏敦瑞所用材料，对魏氏复原软组织中出现的问题进行修正，根据格拉西莫夫的《从头骨复原面貌的原理》一书中介绍的方法复原。复原的头像脸部上下较为宽阔，眼外角稍向下斜而非向上斜，鼻翼较宽而低，鼻尖较明显，鼻根较窄，唇较薄，口裂位置较下，发际较高，头发的波形更为明显，表现出中年女性的形象。

玉门火烧沟男性颅骨复原（左崇新：《甘肃玉门火烧沟墓地男性头像复原》，《史前研究》1985 年第2 期）

1979 年，王建军和刘开渠以魏敦瑞修复的女性头骨为基础对北京猿人女性复原像进行了再次复原。

经过前后4 次复原，北京猿人的面貌形象逐渐细化，更加深入人心。之后远古人类的面貌复原主要有蓝田人、马坝人、金牛山人、大荔人、山顶洞人、柳江人、扎赉诺尔人、丽江人、半坡人女性、万年仙人洞女性、贾湖男性、镇江城头山人等。

1976 年，甘肃玉门火烧沟遗址清理了300多座青铜时代的墓葬，获得大批保存较好的人类骨骼。遗存可能属于古代羌族的文化，为再现古代羌人面貌，考古专家选取M128 甲号头骨进行面貌复原：首先对所选头骨进行观察和测量，鉴定出该头骨具有较为明显的男性特征，根据牙齿的磨损程度判断其年龄为20—25 岁；随后对该头骨的面貌形态（颅面部、五官的基本形态、头面部软组织厚度设置）进行估计，其中软组织厚度是根据贝克纳测量的6 个现代男性中国人面部各处软组织的平均厚度进行的预估；之后对头骨部分残缺进行修补；然后在头骨上翻制石膏模型，将石膏模型放置在法兰克福平面位置；将颞肌和咬肌塑造出来；对头骨上粘贴各个软组织特征点标记；在头骨上用对应长度、厚度的泥条进行粘贴；进行眼、鼻、口、耳的复原；最后进行发型和服饰的复原。

依据以上的方法，学者将内蒙古乌兰察布盟察右前旗豪欠营辽墓契丹族人骨和庙子沟遗址出土的人骨进行颅面复原，形象地展示出少数民族的面部、服饰等特征。

计算机辅助三维复原

2002 年，吉林大学边疆考古研究中心首次利用三维技术复原出老山汉墓女墓主的面貌。该墓主为西汉时期某诸侯王的一名30 岁左右的王后，颅骨修整后按照法兰克福平面放置在定颅器上，用相机设定好固定的参数对颅骨进行拍照，以便照片明暗相同，得到的照片导入计算机，将颅骨照片调整为1:1，随后放置在统一的坐标系中。之后对面部软组织的厚度和眼、鼻、口、耳部复原，面部软组织厚度的复原采用头面部软组织混同塑造法，并根据颅骨表面肌嵴的发育程度进行适当调整，这些操作都完全应用三维技术在颅骨建模上进行。最后对复原像进行后期三维处理。

运用计算机辅助三维复原的案例：① 老山汉墓女墓主 ② 东大井汉代鲜卑人 ③ 吐尔基山辽墓契丹贵族 ④ 台湾南科人 ⑤ 西安唐李倕

老山汉墓女墓主的复原是由颅面的形态特征和历史生活背景相结合得出的，透过复原的人像，我们不仅能看到脸部的面貌，还能看到西汉贵族女性的衣着与发式，能够更切身感受考古学的魅力和历史与科技的结合。

计算机辅助三维复原法具有更强的科学性，复原效果直观生动，工作周期短，过程完全数字化。随后多处遗址的颅骨面貌复原均用此种方法，如内蒙古东大井汉代鲜卑人面貌复原、西安唐李倕面貌复原、内蒙古吐尔基山辽墓契丹贵族面貌复原、奇和洞人面貌复原、台湾南科遗址出土人骨面貌复原、山顶洞101 号男性头骨面貌复原、安徽白鹭洲战国墓M566 墓主面貌复原。其中复原奇和洞古人颅骨面貌时，提出了一种基于偏最小二乘回归（一种有效的多元线性回归方法，集成了主成分分析、典型相关分析、线性回归分析的优点）来计算颅面形态关系以及面貌统计形制模型约束的颅面交互复原方法，实现奇和洞人生前容貌基本形态的复原。

图① 奇和洞人复原像

图② 安徽白鹭洲M566 墓主人复原像

图③ 山顶洞101 号男性复原像

其步骤为，先分别定义颅骨和面貌的模型，表示其平均颅骨和面貌模型，对于颅骨和面貌稠密点云进行刚性配准，随后利用主成分分析法，建立现生人颅骨和面貌的统计形状模型，得出颅骨和面貌之间的形态关系，利用偏最小二乘回归法计算颅面形态关系。然后在要复原的颅骨上标定特征点，采用非刚性算法实现颅骨和现生人平均颅骨模型的非刚性变形，建立两个颅骨之间的点云稠密对应关系。将要复原的颅骨的对应点与颅骨统计形状模型中的平均颅骨模型进行对齐，进而计算主成分系数。最后依据颅面形态关系，计算复原面貌在面貌形态空间中的系数，得出复原面貌的三维模型。

在复原安徽白鹭洲战国墓M566 墓主面貌时，考古人员就采用了这种方法。复原山顶洞101 号男性颅骨面部软组织过程中，提出了一种基于面部软组织分布和面貌统计形状模型的形态分析方法，实现了颅面复原结果的评估。

在考古学中的作用

考古学致力于研究古代社会遗留下来的物质文化，并研究过去的人类与社会。颅面复原技术是考古工作者发掘古代遗物、证实和增补历史信息、留存和发展古代历史生活的一个重要载体，将历史线索一步步探明，发掘历史真相的有效方式，为考古学研究带来新的视角和新的天地。该技术所利用的材料为头骨，研究人的本身是人类骨骼考古学的范畴，故颅面复原技术对于人类骨骼考古学亦是十分有益的。著名的英国生物考古学家夏洛特·罗伯茨教授曾说：“我们每个人的身体都包含一副骨骼，我们想对自己的骨骼有更多的了解。”人类的容貌承载着丰富的信息，如性别、年龄、种族、饮食习惯、疾病等，通过颅面复原技术重现古人的面貌，对于这些方面的研究有着非常重要的价值。

同时，考古成果在向公众展示中，使用可视化的手段是非常必要的，颅面复原技术有助于将考古成果向公众更加清晰、全面地呈现出来，达到以史育人的目的。希望人像复原技术手段与考古学、人类学专业知识相结合，高效、准确地复原古人容貌，为考古学的发展注入新动力。但颅面复原技术还存在一些局限，如公式不同，得出的结果亦不同，准确性难以保证，且供复原的完整软件不足，这些需要研究人员进一步攻克，得出更为简单快捷的复原模式。