"Generic object recognition" aims at enabling a computer to recognize objects in images with their category names, which is one of the ultimate goals of computer vision research. The categories which are treated with in generic object recognition have broad variability regarding their appearance, which makes the problem very tough. For these several years, due to proposal of novel representation of visual models, progress of machine learning methods, facilitation of building of a large-scale data sets, and speeding-up of computers, research on generic object recognition has progressed greatly. In this tutorial paper, we describe basic methods of generic object recognition and some state-of-the-art research topics.%近年，画像認識研究において一般物体認識が大ブームになっている．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，画像認識研究の究極の研究課題の一つである．2000年以前はその困難性のため，ほとんど研究が行われていなかったが，（1）新しい画像表現の提案，（2）機械学習手法の進歩，（3）Webの普及によるデータセット構築の容易化，（4）計算機の高速化・大容量化，によって，近年研究が大きく発展し，一般物体認識の実用化が現実のものとなってきている．本チュートリアルでは，一般物体認識の基本的な画像表現であるbag-of-featuresを中心に，特徴統合などの最近の研究トピックなども交えて解説を行う．なお，本稿は時間の関係で最新トピックに関する記述が十分ではない．そのため，改良版をhttp://mm.cs.uec.ac.jp/prmu0911．pdfに置くので，こちらも適宜参照されるとよい．
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