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本研究の目的は，膨大な画像データとテキストデータから，それらの関係性を統計的に学習し，超多クラスの一般的物体認識可能なシステムを構築することにある．この実現には，１）膨大なデータであっても破たんすることなく学習し続けられる手法が重要となる．また，２）複数の物体が存在しても，どこに何があるのか検出する手法も重要となる．３）一般的に教師データ作成の人的コストは高く，この学習データ構築コストを減らすことが，正確かつ多様な物体認識に重要となる．さらに，４）分からないものが分かる技術は，自律的に学習していく認識システムに必要不可欠である．本研究課題では，上記１）～４）に関して取り組み成果を得た．
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