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近年の高度な情報化や計測技術の進展により，我々が手にするデータが，高次元かつ大規模になりつつある．このような背景の下で，高次元の動画像データに基づいて，システムの本質を抽出する情報工学技術の確立が求められている．本研究では，未知のシステムから観測される多次元時系列データから緩やかな変動成分の抽出を実現するとともに，多次元時系列データに隠れた潜在情報の抽出の実現や情報認識の実現を目的として，本研究課題では，Slow Feature Analysisに用いた統計的アルゴリズムに関する理論研究・アルゴリズム開発を行った．
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