同社は、見えの違いを敢えて生かすことに着目し、2次元の正規直交行列により画像の多様性を捉える分類アルゴリズムを新たに開発した。このアルゴリズムは、背景の色や、物体の向きなどといった画像のバリエーションを表現できるようにしている。

また、ベンチマークデータセットを用いた実証実験では、AIが苦手とする「多峰性分布」のデータに対しても高精度に画像分類を行えることを実証した。「バス」「路面電車」のような見えが近く分類が難しいようなケースでも、従来法のように見た目が近い別の乗り物に惑わされることなく、同一カテゴリに属する画像を見つけ出すことに成功している。

さらに、同技術は、パナソニックグループのトップ人材育成プログラムREAL-AIの研究成果として、IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2024)で発表される。WACV 2024は、2024年1月4日から1月8日に米国ハワイで開催されるコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスだ。
くわえて、今回の手法は従来のAIが苦手とする「多様な見え方をする同じ物体」の特徴を滑らかに捉えた画像認識を行うことが可能だ。特に、モビリティ、製造、ロボティクスをはじめとする、多様な見え方をする現場での高度な画像理解が求められる場面における貢献が期待できる。

なお、パナソニックHDは、今後もAI技術の社会実装を加速し、ユーザーのくらしやしごとの現場へのお役立ちに貢献するAI技術の研究・開発を推進していくと述べている。

（出典：パナソニック Webサイトより）