本研究では，
三次元物体の認識において，
刺激の複雑さに依存しない画像ベースの変換と，
複雑さの影響が大きい構造ベースの変換という，
二種類の処理が行われている可能性を提案した．
前者は視点依存表現をテンプレートマッチング的に
比較する処理であり，
後者は三次元構造情報を用いた逐次的視点変換を伴う処理である．
それらの特性は表![[*]](cross_ref_motif.gif)
に示したように異なっている．
特に汎化の学習のカテゴリ依存性は，
個々の物体の表現だけでなく，
様々な形状の物体が脳内にどのような表現で記憶されているのか，という
問題に対する一つの手がかりとして重要であると考える．
この問題に関しては，
さらに様々な形状を用いた実験等によって，
より明らかにしていくことが必要だろう．