تعتمد معظم أنظمة تتبع الأشخاص المتعددين على حساب المسارات بناءً على منهجية التتبع من خلال الكشف. وبالتالي، يعتمد الأداء إلى حد كبير على جودة الكشفات المدخلة المستخدمة. ومع ذلك، وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي تم تحقيقه في السنوات الأخيرة، لا تزال الأشخاص المُحَجَّبُون جزئيًا غالبًا ما لا يتم التعرف عليهم. كما يتم في كثير من الأحيان التخلص من كشفات صحيحة عند تنفيذ عملية إزالة القيم القصوى غير الموضعية (non-maximum suppression). ولتحسين أداء التتبع، يصبح من الضروري تعزيز المدخلات الخشنة. وتعتبر كشفات المفاصل الجسدية الدقيقة مناسبة جدًا لهذا المهمة، حيث تتيح تحديد مواقع الأشخاص حتى عند حدوث حجب شديد.لذلك، في هذه الدراسة، نحلل مدى ملاءمة إدراج كشفات المفاصل في تطبيقات تتبع الأشخاص المتعددين. نُقدّم أنواعًا مختلفة من الترابط بين نوعي الكشف، ونقيّم أداؤها. ثم يتم إجراء التتبع ضمن إطار عمل شبه مباشر (near-online) يستند إلى صيغة تسمية الرسم البياني ذات التكلفة الدنيا. وبذلك، يمكن لهيكلنا استعادة الأشخاص المُحَجَّبِين بشدة، وحل مشكلة تAssociate البيانات بكفاءة. وقد تم تقييم هيكلنا على معيار MOT16/17. وتُظهر النتائج التجريبية أن هيكلنا يحقق نتائج من الطراز الأول في مجاله.