Multi-Objective Genetic Programming with Redundancy-Regulations for Automatic Construction of Image Feature Extractors
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概要
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We propose a new multi-objective genetic programming (MOGP) for automatic construction of image feature extraction programs (FEPs). The proposed method was originated from a well known multi-objective evolutionary algorithm (MOEA), i.e., NSGA-II. The key differences are that redundancy-regulation mechanisms are applied in three main processes of the MOGP, i.e., population truncation, sampling, and offspring generation, to improve population diversity as well as convergence rate. Experimental results indicate that the proposed MOGP-based FEP construction system outperforms the two conventional MOEAs (i.e., NSGA-II and SPEA2) for a test problem. Moreover, we compared the programs constructed by the proposed MOGP with four human-designed object recognition programs. The results show that the constructed programs are better than two human-designed methods and are comparable with the other two human-designed methods for the test problem.
- (社)電子情報通信学会の論文
著者
-
工藤 博章
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻
-
Matsumoto Tetsuya
Department of Cardiovascular and Respiratory Medicine, Shiga University of Medical Science
-
WATCHAREERUETAI Ukrit
Department of Media Science, Graduate School of Information Science, Nagoya University
-
TAKEUCHI Yoshinori
Department of Media Science, Graduate School of Information Science, Nagoya University
-
KUDO Hiroaki
Department of Media Science, Graduate School of Information Science, Nagoya University
-
OHNISHI Noboru
Department of Media Science, Graduate School of Information Science, Nagoya University
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