Kuriami dirbtiniu ir skaitiniu intelektu besiremiantys algoritmai (metodai), tiesiogiai ir netiesiogiai orientuoti į taikymus multimedijos, kompiuterinės regos bei susijusias sritis. Tai ir modernūs euristiniai optimizavimo algoritmai, leidžiantys efektyviai (greitai) gauti pilnai priimtinus vartotojams sprendinius, ir dirbtinio intelekto algoritmai, kuriuose svarbu tinkamai parinkti kriterijus, apjungiančius esmines nagrinėjamo objekto ar reiškinio savybes, ir, tokiu būdu, sudaryti tinkamą kriterijų/parametrų modelį, leisiantį nedviprasmiškai identifikuoti objekto būsenų pasikeitimus bei juos klasifikuoti. Kuriant euristinius algoritmus, pagrindinis dėmesys skiriamas bent septyniems fundamentaliems teoriniams tokio tipo algoritmų aspektams: intensifikavimas, diversifikavimas, hibridizavimas, savi-panašumas (ir hierarchiškumas), mokymasis, adaptavimasis, inspiracijos iš (išorinio) realaus, fizinio pasaulio. Taip pat labai svarbus dėmesys yra teikiamas aukšto abstrakcijos lygio, universalizuotoms, unifikuotoms optimizavimo strategijoms, t.y., metaeuristiniams algoritmams, potencialiai tinkamiems žymiai platesniam spektrui (praktinių) uždavinių. Be to, yra siekiama sukurtus algoritmus efektyviai adaptuoti įvairiose aktualiose praktinėse srityse, - multimedijoje, virtualiojoje/praplėstojoje realybėje, o taip pat ir kitose susijusiose šiuolaikinėse technologinėse sferose. Pavyzdžiui, kompiuterinės regos sistemos yra naudojamos daugelyje sričių, įskaitant gamybos, medicinos, eismo stebėjimo, apsaugos sistemas ir kt., o kompiuterinės regos metodai leidžia automatiškai analizuoti svarbią informaciją apdorojant didelius duomenų srautus. Dirbtinio intelekto bei įvairūs euristiniai algoritmai šiuo atveju yra neatsiejama kompiuterinės regos uždavinių sprendimo dalis.
Tyrimų tematikos:
- Euristiniai ir metaeuristiniai optimizavimo algoritmai, jų kūrimas
- Hibridizuoti, populiaciniai-evoliuciniai euristiniai algoritmai
- Hierarchinio tipo (savi-panašūs) euristiniai algoritmai
- Realaus, fizinio pasaulio procesų, fenomenų inspiruoti euristiniai algoritmai
- Mašininiu mokymusi grįsti algoritmai
- Skaitmeninės spalvos (atspalviai)
- Vaizdų skaitmeninis apdorojimas
- Kompiuterinė rega ir vaizdų klasifikavimas
- Metaeuristinių algoritmų panaudojimas sprendžiant gamyboje iškylančius optimizavimo uždavinius
- Grafais pagrįsti klasterizavimo algoritmai
