言語処理分野においては、多様な言語情報が付与されたコーパスの整備が進んだことにより、多くの問題が統計的機械学習の枠組みを用いて扱われるようになった。はじめとする識別学習モデルについて概観し、言語処理の問題への適用事例および研究課題を紹介する。Learningの言語処理分野への応用についても触れる。歩行者やドライバーの安全を守るための予防安全技術の一つとして,画像認識による歩行者検知技術が注目されている。視認性の悪い夜間では自動車事故が重大な事態につながる割合も高く,歩行者検知技術の発展が期待される。対象空間が夜間であること,カメラ自体が移動することなどに起因し,固有の問題も少なくない。本講演では,歩行者検知に用いられる基礎的な画像認識手法や特徴抽出手法について解説し,解決すべき問題点について述べる。画像解析や歩行者検知実験などの結果を交えながら,最近の研究成果や課題について紹介する。混合分布モデル、隠れマルコフモデル、ベイジアンネットワークなど潜在変数を含むモデルが情報科学において広く用いられている。モデルには大きく分けて未来のデータを推定する「予測」と与えられたデータに対する最適化を目的とした「分析」の2つの使われ方がある。前者については予測精度など様々な統計的性質が明らかになっている。これに対しクラスタリングなど潜在変数推定は後者に属し未解明なことが多い。本講演では予測と分析の違いを明確にしながら潜在変数推定について解説を行い、最近得られた推定精度の解析結果を紹介する。文字やテキストは我々の身の回りに当たり前のように存在し、様々な情報を伝えてくれる重要な存在である。近年、カメラで撮影した情景画像に含まれる文字の認識技術が注目を集めている。本講演では、情景中文字認識に関してよく使用されるデータベースや最近発表された研究、最近行われたコンテストなどを紹介する。