Facility-REIDデータセットを拡張することで、提案手法の汎用性を検証する方法として、以下のアプローチが考えられます。まず、異なる環境条件（照明、背景、天候など）でのデータを収集することで、システムがさまざまな状況下でも安定して機能するかを評価できます。特に、工業環境では照明条件が変化しやすいため、これに対する耐性を確認することが重要です。
次に、さまざまな服装や外見の変化を持つ人物をデータセットに追加することで、再識別の精度を向上させることができます。これにより、同一人物が異なる服装をしている場合でも、システムが正確に識別できるかを検証できます。また、異なる年齢層や体型の人物を含めることで、より多様なシナリオに対する汎用性を評価することが可能です。
最後に、データセットの拡張に際して、異なるカメラ配置や視点からのデータを収集することで、マルチカメラ環境におけるシステムの性能を検証できます。これにより、提案手法が実際の産業環境での多様な条件に適応できるかを確認し、実用性を高めることができます。