Genetic Image Networkによる画像変換の自動構築(Session 5)
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概要
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本報告では,進化計算を用いて画像処理フィルタをネットワーク構造状に組み上げることで,目的の画像変換を自動構築する手法であるGenetic Image Network (GIN)の提案を行う.これまでに,遺伝的プログラミング(GP)を用いて木構造状に画像処理フィルタを自動構築するACTITシステムが提案されており,画像変換の自動構築に関して有効性が示されている. ACTITは木構造を扱うのに対して, GINではネットワーク構造を扱うため木構造を含めた表現が可能であり,構造的に表現能力が高いと考えられる.そのため, GINではACTITで表現することができないフィードバックや処理画像の再利用,複数出力といった構造を表現することができるようになる.提案手法を画像変換の自動構築に適用し, ACTITでは表現することができない構造の獲得実験を行い,提案手法の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-03
著者
-
長尾 智晴
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
長尾 智晴
横浜国立大学 大学院 環境情報学府
-
白川 真一
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
荻野 慎太郎
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
荻野 慎太郎
横浜国立大学ベンチャービジネスラボラトリ
-
長尾 智晴
横浜国立大学
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