下記以外にも様々なテーマに関する研究を進めています。コンテンツ追記作業中。

医用画像などを対象とし、特定の疾患の判断要因となる画像特徴がどこにあたるのかを可視化する手法について研究を進めています。

実物体に仮想影を重畳し、視線を誘導する試みです。

人や物を検出、識別し、人と人、人とモノとの間の関係からどのようなインタラクションや動作が行われているのかを検出、識別する研究を進めています。

パイプなどの内壁の良・不良状態の判別を自動化することを目的とした研究を進めています。

顕微鏡写真中を入力として、人の体内に取り込まれると疾患の原因となる寄生虫（原虫類など）の検出と種の識別をより精度高く実行する手法の研究を進めています。

"backward connection"の導入により車両密度の推定精度を向上させた研究です

夜間の交通監視カメラ映像を対象とし、時間・空間情報からヘッドライトを手掛かりに車両を検出する手法です。

血液の顕微鏡写真から白血球領域を検出し、AMLのサブタイプ分類を実現する手法に関する研究を進めています。

健康診断結果の通知を例として、タブレットやスマートフォンのカメラにより、簡単・確実な撮影操作でより精度高く印刷された情報を電子データ化する技術の研究を進めています。

電気泳動画像を入力として、2つの試料間の遺伝子情報の同異を自動判別する手法の研究を進めています。

映像コンテンツへのアクセス性を高める手法の１つに、映像コンテンツを映像切り替え点や シーン境界毎に区切ることなどにより構造化するものがあります。

これまでに、映画映像を対象とし、シーンや特定の感性表現がなされた区間毎に映像を分割し、区間相互の関係や感性表現の視点から見た重要度の評価により映像内容を可視化する手法やダイジェストを生成する手法などに関して研究を進めています。

映像情報はしばしばサウンド情報を伴ったかたちで提供されます。また、映像で表現されている内容に関しては映像が利用される場面や目的によって着目すべきものが異なります。

検索対象となる内容の記述とメディア表現間の変換にも着目したマルチメディア検索システムに関する研究を進めています。

人の眼球運動パターンや視線から視覚情報への傾注を検出しそれに基づく情報構造化、情報共有、状態検出などの研究を進めています。

「良い写真」の観点は色々考えられますが、構図決定や被写界深度（いわゆるボケ味）の決定や調整をより適切にするためのアシスト技術の研究を進めています。