本講義では、3次元物体認識に関する現状技術と将来トレンドを解説します。
　まず最初に、物体認識技術の概要、特に3次元情報を取得するためのセンサ技術と、認識アルゴリズムの考え方を分類・紹介します。その上で、現在主流となっている、3次元局所特徴量を用いた認識技術の基礎と主要な技術を平易に解説いたします。
　さらに、2015年より続いている国際ロボット大会Amazon Picking Challenge (現Amazon Robotics Challenge) の挑戦者としての課題分析とこれまでの取り組みを紹介し、応募チーム共同で開発した技術内容についても述べます。
　最後に、AI技術、機械学習技術との関連を意識しながら、物体認識の将来を展望します。

1. 3次元物体認識の基礎
   1. 3次元計測手法の概要
   2. センサ主要技術と実センサ事例
   3. 物体認識アルゴリズムの概要
   4. アピアランスベースとモデルベース
   5. 物体認識の周辺技術
2. 3次元局所特徴量を用いた物体認識技術
   1. キーポイントベース物体認識の概要
   2. 3次元特徴量の主要技術
   3. 局所参照座標系の主要技術
   4. 3次元特徴量に関する最新技術
3. アマゾンピッキングチャレンジ2016に関連するロボットビジョン技術
   1. チャレンジの概要
   2. 課題分析
   3. アプローチ1:物体識別
   4. アプローチ2:姿勢認識
   5. 世界的な技術トレンド
4. 物体認識技術の将来展望
   1. 物体認識技術の今後
   2. 人工知能・機械学習との関わり