体の不自由な人や喉摘者のためのHMIの1つとして，顎の下に装着した電極からEMG(筋活動電位)を計測し，機械学習手法を用いてEMGを解析することで舌動作や黙声単語の推定を試みている。

　Brain Computer Interface(BCI)とは，脳波計などの計測機器を用いて取得した脳情報からその人の状態や意思を解読し，インタフェースとして応用する技術の総称である。本研究室では，安価な簡易脳波計を用いて計測した脳波(EEG)から，定常状態視覚誘発電位(SSVEP)や運動想起(MI)と呼ばれる現象を利用したBCIについて研究を行っている。

　スマートウォッチなどには脈波計が内蔵されており，これを用いて脈波(PPG)を計測することが可能である。本研究では，手のジェスチャを行った際に現れるPPGの変化から，そのジェスチャの種類を推定する手法について検討している。

　単眼深度推定とは，1枚のRGB画像から奥行きを推定(深度画像を生成)する技術の総称である。本研究室では，深層学習(AI)の技術を応用してこれらの手法の開発とその応用に取り組んでいる。また，深度画像を超解像することによる効果についても検討している。

　主にラグビーを対象とたコーチング支援のためのシステム開発について研究を行っている。撮影された試合映像から，スクラム・ラインアウト・キックオフなどのシーンのみを抽出する手法や，人やボールの追跡と2次元平面へマッピングする方法について検討している。

　視覚障害者のために盲導犬の代わりとなるような歩行支援デバイスについて研究している。具体的には，ウェアラブルカメラなどを利用して撮影された周囲映像から，点字ブロックや標識。信号機，障害物などを推定し，その種類や方向を使用者に伝達するデバイスの構築に取り組んでいる。

　小型の3次元モーションセンサデバイスを用いて，手話や指文字，空中手書き文字などの推定に取り組んでいる。