遺伝的・進化的計算による画像処理の最適化 : いかにしてもっと良い性能を実現するか

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概要

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この論文では、画像処理における遺伝的・進化的計算の応用について、既往の研究の主なものの結果について調べている。多くの問題において、遺伝的・進化的計算に基づいた方法により得られた解の精度(品質)は、通常の方法、ニューラルネットワーク、シミュレイティッドアニーリングなどによって得られた解よりも良い。しかしながら、計算時間については、ある問題では満足できるが、他の問題では満足できない。そこで、既往の研究の遺伝的・進化的計算に基づいた方法の問題点について考察し、もっと良い性能を実現するために、次のような方策を提案している: (1)もっと性能の優れた遺伝的・進化的計算方法を用いること、(2)山登り法のような局所的探索法を併用すること、(3)画像処理において通常用いられるアルゴリズムとハイブリッド化すること、(4)対象とする問題をできるだけ少ないパラメータでモデル化すること、(5)適応度の評価に並列計算を用いること。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-03-16

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