近年、画像認識 (コンピュータビジョン) への期待が大きい。防犯分野での監視カメラ、生産分野でのプラント監視や製品の外観検査、医療分野でのCT 画像解析や組織検査、スポーツ分野での動作解析や評価、インターネットでの画像検索、さらにはロボットの視覚など、多岐の分野にわたっている。
　これらのニーズに呼応して画像認識の研究が盛んに行われているが、個別のアドホックな手法や専用の高価なシステムとなっていて、未だ自動化や実用化は難しく、実際の場面では依然人の能力に頼っているのが現状である。
　そのため、PCベースでの簡便で安価な、しかも高速で汎用性の高い柔軟な視覚システムの実現と普及が強く望まれている。
　本セミナーではそのための基礎として、パターン認識の基本的な枠組み、画像認識への一般的なアプローチ、高次局所自己相関特徴と多変量解析手法を用いた学習型汎用画像認識方式とその具体的な応用事例について分かりやすく解説する。