本研究では，画像処理フィルタなどの画像に対する基本処理ユニットの種類や適用順の組合せをブラックボックス最適化法によって最適化することで，画像認識に適した特徴抽出処理を自動構築する方式を開発した．さらに，この方式の考え方を画像認識問題に対して高い性能を示している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に展開・応用した．実際の画像認識実験から，開発方式が既存のCNNよりも高い性能を達成可能であることを確認した．