要約
本研究では、オンライン多重物体追跡に焦点を当てた新しいトラッカーを提案します。このトラッカーは単純でありながら効果的であることを目指しています。複数の特徴モジュールを提供し、それぞれが特定の外観情報を表します。衣服の色、スタイル、目標方向などの異なる外観特徴を統合し、ReIDネットワークによる堅牢な埋め込み抽出を行うことで、当社のトラッカーはオンライン追跡精度を大幅に向上させています。さらに、より強力な検出器の導入と高度な後処理手法の提供により、トラッカーの性能が更に向上します。リアルタイム動作中には、IoU（Intersection over Union）、方向、色、スタイル、およびReID特徴類似度情報などを含む関連距離関数を設定して追跡を行います。各指標は個別に計算されます。当社が設計した特徴関連距離関数により、長時間の遮蔽状態でも物体を追跡することが可能になりつつ、アイデンティティスイッチの回数も比較的低く抑えられます。広範囲にわたる実験評価によって、アイデンティティスイッチの減少と遮蔽処理能力の向上といった追跡精度と信頼性における顕著な改善が示されています。これらの進歩は物体追跡分野における最先端技術への貢献だけでなく、高精度と高信頼性を必要とする将来の研究や実用的な応用への新たな道を開くものでもあります。