Bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans le domaine du suivi multi-personne et multi-vue en 3D (3D MM-Tracking), les cadres actuels de 3D MM-Tracking sont conçus séparément pour le suivi des empreintes de pas et le suivi des poses. Plus précisément, les cadres conçus pour le suivi des empreintes de pas ne peuvent pas être utilisés pour le suivi des poses en 3D, car ils obtiennent directement les positions 3D sur le plan du sol à l'aide d'une projection homographique, ce qui n'est pas applicable aux poses en 3D au-dessus du sol. En revanche, les cadres conçus pour le suivi des poses isolent généralement les associations multi-vue et multi-image et peuvent ne pas être robustes pour le suivi des empreintes de pas, puisque le suivi des empreintes de pas utilise moins de points clés que le suivi des poses, ce qui affaiblit les indices d'association multi-vue dans une seule image. Cette étude présente un cadre de suivi multi-personne et multi-vue unifié (Unified Multi-view Multi-person Tracking) visant à combler l'écart entre le suivi des empreintes de pas et le suivi des poses. Sans modifications supplémentaires, ce cadre peut utiliser des boîtes englobantes monoscopiques 2D et des poses 2D comme entrées pour produire des trajectoires 3D robustes pour plusieurs personnes. Importamment, les informations multi-image et multi-vue sont conjointement exploitées pour améliorer les performances d'association et de triangulation. L'efficacité de notre cadre est vérifiée par la réalisation d'une performance à l'état de l'art sur les jeux de données Campus et Shelf pour le suivi des poses en 3D, ainsi que par des résultats comparables sur les jeux de données WILDTRACK et MMPTRACK pour le suivi des empreintes de pas en 3D.