『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=378094)

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○種別 (必須): □国際会議 [継承]
○言語 (必須): □英語 [継承]
○招待 (推奨): □依頼 [継承]
○審査 (推奨): □Peer Review [継承]
○カテゴリ (推奨): □研究 [継承]
○共著種別 (推奨): □学内共著 (徳島大学内研究者との共同研究 (学外研究者を含まない)) [継承]
○学究種別 (推奨): □修士課程学生による研究報告 [継承]
○組織 (推奨):
○著者 (必須): 1. (英) Nishio Ryota (日) 西尾 亮太 (読) にしお りょうた
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨): □**** [ユーザ]
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2.大野 将樹 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.知能工学講座])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
3.後藤 崇晴 ([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.歯学域.口腔科学部門.臨床歯学系.口腔顎顔面補綴学])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
4.岸本 卓大 ([徳島大学.病院.先端歯科医療開発研究プロジェクト]/[徳島大学.病院.中央診療施設等.総合歯科診療部])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
5.獅々堀 正幹 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.知能工学講座])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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○題名 (必須): □(英) A reconstruction method of 3D face model from front and side 2D face images using deep learning model  (日)    [継承]
○副題 (任意):
○要約 (任意):
○キーワード (推奨):
○発行所 (推奨):
○誌名 (必須): □ (英) Proceedings Volume 11794, Fifteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision; 1179406 (2021) (日) (読)
○ISSN (任意):
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○巻 (必須): □ [継承]
○号 (必須): □ [継承]
○頁 (必須): □ [継承]
○都市 (必須): □徳島 (Tokushima/[日本国]) [継承]
○年月日 (必須): □西暦 2021年 7月 16日 (令和 3年 7月 16日) [継承]
○URL (任意):
○DOI (任意): □10.1117/12.2588983    (→Scopusで検索) [継承]
○PMID (任意):
○CRID (任意):
○WOS (任意):
○Scopus (任意):
○評価値 (任意):
○被引用数 (任意):
○指導教員 (推奨): 1.獅々堀 正幹 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.知能工学講座]) [継承]
○備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● Ryota Nishio, Masaki Oono, Takaharu Goto, Takahiro Kishimoto and Masami Shishibori : A reconstruction method of 3D face model from front and side 2D face images using deep learning model, Proceedings Volume 11794, Fifteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision; 1179406 (2021), Tokushima, July 2021.
欧文冊子 ● Ryota Nishio, Masaki Oono, Takaharu Goto, Takahiro Kishimoto and Masami Shishibori : A reconstruction method of 3D face model from front and side 2D face images using deep learning model, Proceedings Volume 11794, Fifteenth International Conference on Quality Control by Artificial Vision; 1179406 (2021), Tokushima, July 2021.

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