早稲田大å¦ã‚‰ã€1æžšã®ç”»åƒã‹ã‚‰é¡”ã®å½¢çŠ¶ã¨å射率をCNNを用ã„ã¦æŽ¨å®šã—モデル化ã™ã‚‹æ‰‹æ³•ã‚’発表。異ãªã‚‹ç…§æ˜Žæ¡ä»¶ã‚„ä»»æ„ã®è¦–点ã§ãƒ¬ãƒ³ãƒ€ãƒªãƒ³ã‚°å¯èƒ½æ—©ç¨²ç”°å¤§å¦ã‚‰ã€1æžšã®ç”»åƒã‹ã‚‰é¡”ã®å½¢çŠ¶ã¨å射率をCNNを用ã„ã¦æŽ¨å®šã—モデル化ã™ã‚‹æ‰‹æ³•ã‚’発表。異ãªã‚‹ç…§æ˜Žæ¡ä»¶ã‚„ä»»æ„ã®è¦–点ã§ãƒ¬ãƒ³ãƒ€ãƒªãƒ³ã‚°å¯èƒ½ 2018-05-23 早稲田大å¦ã€Pinscreenã€å—カリフォルニア大å¦ã€USC Institute for Creative Technologiesã®ç ”究ãƒãƒ¼ãƒ ã¯ã€CNN（Convolutional Neural Network）を用ã„ã¦ã€1æžšã®ç”»åƒã‹ã‚‰è¢«å†™ä½“ã®é¡”ã®å½¢çŠ¶ãŠã‚ˆã³å射率をモデル化ã™ã‚‹æ‰‹æ³•ã‚’発表ã—ã¾ã—ãŸã€‚ 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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