物体検出は、局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせにより実現されています。顔検出として、Haar-like特徴とAdaBoost識別器を解説した後、人検出で用いられるHOG特徴量等について解説します。Forestは、バギングや特徴選択等のランダム性を取り入れながら、決定木をアンサンブルに構築するアプローチで、多くのアプリケーションで利用されています。Forestのアルゴリズムとその応用例として、Kinectの人体姿勢推定手法について解説します。Forestや、半教師付学習等についても解説します。ついて概説し、畳み込みニューラルネットワークのしくみと画像認識への適用について解説します。Learningによる最新動向と今後の課題についても紹介します。