画像は写真、ビデオ、医用画像など多様な媒体で得られます。画像に写っているものを理解して得られた情報は多くの問題解決に寄与します。たとえば、歩行者や障害物を検出することで運転支援に役立てたり、複数の画像から物体の3次元形状を獲得して地形や建物に関する設計や施工に応用したり、医用画像で病変を早期に正確に検出したりすることができます。これらの処理に必要な基礎技術とその応用について研究しています。
手話で使われる指文字を認識して、手話認識の高精度化を行ったり、単一または複数の画像から物体の３次元形状を復元して物体の立体的な位置関係を提示したり、医用画像からの血管や特定組織の抽出法を開発して形状等を計測し、診断情報として提示したりして、医用分野、画像計測の分野などに貢献する活動を行っています。
指文字を含む手話認識では、手話に不慣れな健常者とのコミュニケーションの円滑化、手話習得の支援などを目指します。３次元復元技術では、物体検出の安定化、高精度化を進めて自動運転支援、地形・建物等の立体情報の記録・編集などへの応用を目指します。これらの課題に関して、ニューラルネットワークに基づくAI技術、３次元再構成技術などの導入および改善を行い，関連研究や地域の要請に貢献していきたいを考えています．
