@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017091,
 author = {白川, 真一 and 荻野, 慎太郎 and 長尾, 智晴 and Shinichi, Shirakawa and Shintaro, Ogino and Tomoharu, Nagao},
 issue = {SIG19(TOM19)},
 journal = {情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）},
 month = {Dec},
 note = {本論文では，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．, A new method for automatic construction of image transformation, Genetic Image Network (GIN), is proposed in this paper. We previously proposed the system named ACTIT (Automatic Construction of Tree structural Image Transformation). ACTIT constructs tree structured image processing filters using Genetic Programming (GP). Generally, network structure theoretically includes tree structure (i.e., network structure also represents tree structure.). Thus, the description ability of network representation is higher than that of tree structure. In this way, we construct complex image transformations which cannot be constructed by tree structure.We apply GIN to automatically constructing image transformation and compare GIN with ACTIT and show effectiveness of GIN.},
 pages = {117--126},
 title = {Genetic Image Networkによる画像変換の自動構築},
 volume = {48},
 year = {2007}
}