オフラインマルチカメラ人間追跡のためのオーバーラップ抑制クラスタリング

マルチカメラ人間追跡は、物体検出、複数物体追跡、人物再識別といった複数のコンピュータビジョンタスクを統合する必要がある多面的な課題である。本研究では、以下の4つの主要なプロセスから構成されるマルチカメラ人間追跡手法を提案する。（1）オーバーラップ抑制クラスタリングに基づく単一カメラ内での人間追跡、（2）再識別用にポーズ推定を用いた代表画像の抽出、（3）平均連結法を用いた階層的クラスタリングによる再識別、（4）識別可能性が低いトラックレットへの割り当て。本研究チームであるRIIPSは、2024年AI City Challenge Track 1において、最高のハイオーダートラッキング精度（HOTA）71.9446％を達成した。