本稿では，低解像度画像を対象とした特定物体認識を考える．遠距離から撮像する場合や，物体が小さい場合など，実用上物体が常に充分な大きさで含まれているとは限らない．解像度が低下し，多くの詳細なテクスチャが失われると，認識精度は大きく劣化してしまう．そこで本研究では，超解像により画像の細部を復元することで，特定物体認識の精度劣化を改善するアプローチを検討する．超解像と特定物体認識の特徴抽出とを行うネットワーク，および，特定物体認識を志向してネットワークをend-to-endで学習する損失関数を提案する．3種類のデータセットを用いた実験を行い，本手法の有効性を明らかにする．
