早稲田大学ら、1枚の画像から顔の形状と反射率をCNNを用いて推定しモデル化する手法を発表。異なる照明条件や任意の視点でレンダリング可能

早稲田大学ら、1枚の画像から顔の形状と反射率をCNNを用いて推定しモデル化する手法を発表。異なる照明条件や任意の視点でレンダリング可能 2018-05-23 早稲田大学、Pinscreen、南カリフォルニア大学、USC Institute for Creative Technologiesの研究チームは、CNN（Convolutional Neural Network）を用いて、1枚の画像から被写体の顔の形状および反射率をモデル化する手法を発表しました。 論文：High-Fidelity Facial Reflectance and Geometry Inference From an Unconstrained Image 著者：SHUGO YAMAGUCHI, SHUNSUKE SAITO, KOKI NAGANO,YAJIE ZHAO, WEIKAI CHEN, KYLE OLSZE

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早稲田大学ら、1枚の画像から顔の形状と反射率をCNNを用いて推定しモデル化する手法を発表。異なる照明条件や任意の視点でレンダリング可能