2019年5月20日、日本経済新聞紙面および日経電子版に、クーガーのAIチームが参加し、論文採択された技術『Skelton-Net』が掲載されました。
自動運転車やロボットなど、幅広く応用が期待される高度な認識技術における新たな手法が論文採択
2人が参加した「Pixel SkelNetOn」のコンペティションは、形状画像から骨格を認識するAIモデルの精度を競うものであり、通常は、GANと呼ばれるデータを生成するアルゴリズムで骨格の抽出を行います。
それに対し、クーガーの2人は、「U-Net」という画素レベルで画像を理解する手法と、「HED」という画像の形状を高精度に抽出する手法を組み合わせた「Skeleton-Net」と呼ばれる独自アルゴリズムを開発し、骨格の抽出の精度を大幅に向上させることに成功しました（62%から77%に向上）
今後、クーガーが開発を進めている人型AIアシスタント『バーチャルヒューマンエージェント』の非言語コミュニケーションへの応用を進めていく。
