FLAB : Computer Vision for Visual Surveillance and Mobile Robotics一般物体認識問題として画像分類や物体検出の研究が盛んに取り組まれている。画像分類で用いられているBag-of-Keypointsというアプローチでは、局所特徴量として勾配情報から算出されるSIFT(Scale Invariant Feature Transform)が用いられている。SIFTは、スケール変化、回転変化に不変な特徴量を記述することができるため、特定物体認識だけでなく画像分類の特徴量として有効である。一方、歩行者認識等の物体検出においても、局所特徴量として勾配情報から算出する勾配方向ヒストグラムHOG （Histogram of Oriented Gradients)が用いられている。本チュートリアルでは、勾配情報から得られる局所特徴量としてSIFTとHOGのアルゴリズムについて紹介し、一般物体認識への利用方法について講演する。
