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一般に物体を識別するために学習モデルの生成を必要とするが、 一般に物体の種類は様々あり、各モデルを生成することは非常に困難である。 ただし照明環境等、物体検出の妨げとなる要因は多いため、なかなか一般物体には 拡張されていないのが現状と言える。 顔認識等においては統計的手法をとった研究や上記の特徴基準を用いた研究が広く なされている。上に挙げたエッジの例だと顔は楕円、鼻は細長い等。 色の例だと肌色検出したり、唇が赤いので取りやすい。 統計手法の種類としてはSVM,Adaboost,ニューラルネットワーク等がある。