一般物体認識とは,制約のない実世界シーンの画像に対して計算機がその中に含まれる物体を一般的な名称で認識することであり,コンピュータビジョンの究極の課題の一つであります.世の中には物体のカテゴリー数が数万種類あるといわれ,これらを認識することは非常に難しい問題です.しかしながら昨今では,回転やスケールに対する特徴量の不変性,機械学習の進歩,Bag-of-keypoints等のアプローチの進展,計算機の高速化等により,一般物体認識の問題にチャレンジする研究が増えています.本オーガナイズドセッションでは,顔.人検出における有効な特徴選択,画像分類問題,物体認識の高速化の各側面から,それぞれの分野の第一線で活躍中の講師をお招きし,最新の一般物体認識の研究動向を紹介し,現在の課題を明確にするとともに今後の展開などについて会場の皆様とともに議論を深めたいと思います.