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これまで行ってきた研究内容は大きく分けて3つある。1つめは、機械学習器の確信度判定である。正しく確信度を判定できれば、確信度が低い場合に別の特徴抽出や機械学習の手法を導入ことによって判定結果を正しいものに上書きできる。2つめは、進化計算を用いたCNNの構造・パラメータ自動最適化の研究である。CNNの構造・パラメータを進化計算による探索によって最適化した。3つめは文脈に基づく物体検出・認識性能の向上である。画像中に共起している他の物体の情報や、物体の出現位置や大きさを考慮して確信度を再計算する手法を提案した。
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