本研究の目的は、複数対象追跡（Multiple Object Tracking: MOT）に適したクラスに依存しない埋め込み（embedding）の学習である。本研究では、局所的特徴記述子の学習が十分な汎化能力を提供できることを示した。提案する埋め込み関数は、対象となるドメインにおいては専用の人物再識別（person re-identification）手法と同等の性能を発揮するとともに、他のドメインではそれらを上回る性能を示した。この埋め込み関数を活用することで、CVPR'19 トラッキングチャレンジを含む多数のMOTベンチマークにおいて、最先端の性能を達成した。