大量のデータを高速かつ省メモリに扱うことは、大規模な画像処理を考える上で重要です。そのような大規模処理を行うために、最近傍探索やクラスタリング処理といった基盤技術のデータ構造・アルゴリズムを提案しています。SIMD高速化といったローレベル処理から、pythonのライブラリとして配布するパッケージングのレベルまで、幅広い対象を扱っています。

画像中の情報を詳細に表現するために、物体の関係を記述したものをシーングラフと呼びます。私たちは、シーングラフを始めとした技術を用いて、画像の構造を理解する研究を行っています。

大規模な三次元点群に対する研究を進めています。点群の対応付けや、三次元再構成、Neural Fieldなどに関し、高速でメモリ効率が良い方式を開発しています。