音や映像の信号は雑音、歪み、加工、編集などで形が変化しやすいため、メディア探索技術には、そのような変化に対する頑健（ロバスト）性が強く求められます。私たちが考案したロバストメディア探索技術では、まず、信号の中から特徴的な部分（音の場合は時間周波数領域、映像の場合は時空間領域）を取り出します。次に、その部分を粗く量子化（数段階の数値で表現）し、その数値の照合により一致箇所を特定します。このような仕組みにより、極めて高い頑健性と判別能力とを両立することができました。本技術は、携帯電話でとらえた音による音楽検索や、放送音と音楽データベースとの照合による使用楽曲リスト作成システムなどに適用されました。
