物体検出
1970年代には既に物体検出を取り上げた研究が存在していた。初期の研究では、テンプレートマッチングや画像を分割し個別に検出アルゴリズムを使用するシンプルな手法が用いられており、顔検出などが対象になっていた。1990年頃までは幾何的なアプローチが主であったが、その後はサポートベクターマシン(SVM)やニューラルネットワーク等の統計的な手法の研究が盛んとなっていく。
先述したように、古典的な機械学習をベースにしたアプローチでは、まず画像から特徴量を抽出し、その特徴量を用いてマッチングを行うなどして物体を検出する。以下では特に検出手法について断りがない限り、前者の「画像から特徴量を抽出する」手法について述べている。