本研究ではカラー画像および距離画像の局所的な性質の組み合わせ方を学習によって獲得し，領域の境界らしさを抽出する手法を提案する．まず，画像の性質の変化を表す特徴量を算出する．注目画素の上下および左右のブロック間で求めた性質の差を鉛直方向と水平方向の変化量とし，二つの方向の変化量のうち，大きい値を注目画素の特徴量とする．それらの特徴量を組み合わせて数値化した境界らしさを求める．境界らしさは特徴量と演算子を組み合わせた数式の出力とし，数式はネットワーク構造によって表現する．特徴量と演算子の組み合わせは，人手で与えた正解に沿って境界らしさを出力するように，進化計算法を用いた学習によって獲得する．