@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00191035,
 author = {松村, 直樹 and 戸倉, 宏樹 and 黒田, 悠希 and 伊藤, 靖朗 and 中野, 浩嗣 and Naoki, Matsumura and Hiroki, Tokura and Yuki, Kuroda and Yasuaki, Ito and Koji, Nakano},
 issue = {4},
 month = {Aug},
 note = {本論文では，正方形のパターンをキャンバスに置くことによって質の高いタイルアート画像を生成する非写実的画像生成手法を紹介する．人間の視覚特性に基づいたタイルアート画像を生成するための局所探索を用いた実装を提案する．しかし，この手法の計算には莫大な時間を必要とするため，Graphics Processing Unit （GPU） を用いた並列手法により高速化を実現した．また，更なる高速化のため，機械学習を用いた近似タイルアート画像生成手法についても提案する．結果として，並列手法の GPU 実装と機械学習を用いた近似手法の GPU 実装は，並列手法の CPU 逐次実装と比較してそれぞれ 160 倍，37 万倍の高速化を達成した．, The main contribution of this paper is to show a non-photorealistic rendering for high quality tile art image generation with squares by pasting square patterns on canvas. Our technique is a method using the local search inspired by the characteristic of the human visual system to optimize generated images. Although it can generate high quality tile art images, a lot of time is necessary. Hence, we have proposed a parallel method using a graphics processing unit (GPU) to accelerate the computation. Also, for further speed-up, we have proposed an approximate tile art image generation method using machine learning. As a result, GPU implementation with the parallel method and GPU implementation with approximate method using machine learning can achieve a speed-up factor of 160 and 370000 over the sequential CPU implementation with parallel method, respectively.},
 title = {局所探索と機械学習を用いたタイルアート画像生成手法},
 year = {2018}
}