大きく分けると，
脳機能のモデル化
進化システムの構築と知識処理，ルール抽出（規則生成），今後は深層ネットからの規則生成
ヒューマンセンシング（主として人の有する情報の計測と活用），感性情報処理，画像解析応用，総合的バイオメトリクス認証
など．方法論としては，ニューラルネットワーク（NN）と遺伝的手法（GA）などの学習や統計的学習・深層学習等による特徴抽出・認識システムの構築が多い
具体的テーマは，
貨幣識別，回転不変硬貨識別（500円と500ウォン硬貨），汚損紙幣，疲弊紙幣の検出など
各種製品の外観検査
変形（サイズ，位置，回転，線幅など）不変文字認識
冬期の流氷検出（なぜ徳島で、とよく質問される）
ディープラーニング（深層学習）に基づく方法（効率的な方法は．．．やはり構造の作り込み？）
データからの規則性・関数の抽出，パラメータ空間の同定
遺伝的アプローチによる特徴選択
あやめ問題で，3層NNからのルール抽出（100%精度のルール抽出：世界で唯一）
NNへの知識の埋め込み，洗練化学習，規則抽出，知識埋め込み型NNによる知的画像処理
深層学習（ディープラーニング）ネットからのルール抽出法の開発
高次関数・線形識別関数・パターン識別ルール等の生成
ユニバーサル・ルール生成，データマイニング
遺伝子DNAへの転写・逆転写モデル，ウィルス感染進化
定向進化，決定論的進化，部分的適応度の概念，その他の新アルゴリズム開発済み
視覚システム，位置ずれ・回転・サイズ・線幅等に不変なシステムの構築
心的回転のモデル化，回転不変システム（回転不変性と回転依存性の同時実現：IEEE NN誌に掲載済み）
統計的オンライン学習アルゴリズムの開発（Simple-FLDA，Kernel based Simple-FDA） ，それらの追加学習法
オンライン学習NNのルール化，特徴のルール化による高精度化
EMG信号の遺伝的パラメータ同定
遺伝的手法によるPCA，FLDA，ICA特徴の抽出，カーネル関数型及び新学習法（特許出願）（科研費の助成）
EMG，EEGなどの新統計的解析手法の開発
ジャンケン識別（90％以上の精度達成），立ち上がり･歩行開始動作のモデリング
眼電（EOG）による目の動作識別（90%以上の精度達成），アイマウスの実装
口唇筋電によるサイレント音声認識と個人認証（TAF助成）
深層学習での学習データを効率的に増加させる方法，学習データの価値を高める（有効活用する）方法の開発（科研費の助成）
深層学習ネットの学習において入力層で学習サンプルを増加させ，学習済みのネットの中間層付近で効果的に評価する方法の開発---精度改善効果が高い
深層学習ネットからのルール抽出法の研究 （科研費の助成）---学習サンプル数の増加によりルールの穴を塞ぐ方法の開発
顔筋電に基づく感情分析
使用中のGPU:RTXー2080Ti，RTX-3080＆3080Ti，RTXー3090、RTX-4090、など
指紋認証
顔の向きの推定，視線方向・口唇の向きの推定
人種・性別・年齢推定（共同研究, TAF助成）
表情認識及び感情推定
脳波(EEG)による感情推定，意志判定(Yes/No判定)
眠気，疲れ具合，やる気, などを含む感性情報処理
固有値解析(PCA，FLDA)，独立成分解析(ICA)，NNによる解析，カーネル関数型などの開発
Kinectセンサ & Leap motionセンサに基づくソフトバイオメトリクス認証
空中署名認証，深層学習（ディープラーニング）の活用
Leap motionを用いる日本手話の認識
外観検査（共同研究、新しいゼロショット学習の提案），オンライン動画像処理，画像検索のためのキーワード検出，適応信号処理，医用画像処理，など．
安眠枕を開発したい．