@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00033540,
 author = {佐藤裕一 and 横井, 浩史 and 水野, 敬文 and 嘉数, 侑昇 and Yuichi, Sato and Hiroshi, Yokoi and Takafumi, Mizuno and Yukinori, Kakazu},
 issue = {85(2000-MPS-031)},
 month = {Sep},
 note = {この論文では，細胞群をモデル化したArtificial Cell (AC)とよぶ競争型進化システムを用いて，画像特徴ベクトルを自動的に抽出するAC法を提案する．Artificial Cell (AC)は生物細胞の代謝・成長・分裂と，それによる生存競争をモデル化したものであり，画像の画素値及びテクスチャを生存環境とし，各細胞固有の遺伝情報に基づいて，生存環境である画像情報から細胞成長・分裂に必要な仮想的なエネルギーを獲得する．ACは，画像特徴ベクトルに対する適応性の差と，それに伴うAC間の生存競争により，画像特徴ベクトルの抽出を自動的に行う．, This paper presents the method for acquiring features vectors of images automatically by means of competitive evolutionary system that is called Artificial Cell (AC). AC simulates the metabolism of a biological cell by treating pixel values or texture of images as an environment. Each AC contains unique image feature to obtain energy from target image and this feature is encoded as genetic information. The adapablility of ACs to the image feature and competition among ACs enables automatic extration of the image features. This technique is applied to extraction of image features vectors from gray scale test image.},
 title = {競争型仮想細胞群モデルを応用した特徴ベクトル抽出手法の提案},
 year = {2000}
}