本論文では、第1回 3D Face Alignment in the Wild (3DFAW) チャレンジへの提出方法について述べます。当方法は、畳み込み部分ヒートマップ回帰 [1] のアイデアに基づいており、それを3次元顔アライメントに拡張しています。当方法は問題を2つの部分に分解します：(a) X, Y (2次元) 評価と (b) Z (深度) 評価です。最初の段階では、当方法は各ランドマークに対して2次元ヒートマップを生成し、これらのヒートマップを使用して顔のランドマークのX, Y座標を推定します。次に、これらのヒートマップと入力RGB画像が、残差学習により訓練された非常に深いサブネットワークの入力として使用され、Z座標を回帰します。当方法は3DFAWチャレンジで1位となり、2位の結果を22%以上上回りました。