다중 시점 3차원 다객체 추적을 위한 베이지안 필터: 음영 처리 기능 포함

본 논문은 다중 카메라 구성에 의존하지 않고 단일 카메라 검출기 학습만을 필요로 하는 온라인 다중 카메라 다중 객체 추적기(algorithm)를 제안한다. 이는 카메라의 추가 또는 제거 시 재학습 없이 원활하게 확장 가능함을 의미한다. 제안된 알고리즘은 카메라 간 전체 탐지 수에 대해 선형 복잡도를 가지며, 카메라 수 증가에 따라 자연스럽게 확장 가능하다. 알고리즘은 3차원 세계 좌표계에서 작동하며, 객체의 3차원 궤적 추정을 제공한다. 핵심 혁신은 최고의 정밀도를 유지하면서도 계산적으로 처리 가능한 3차원 음영 모델을 도입한 것으로, 최적의 베이지안 다중 시점 다중 객체 필터링에 적합하며, 트랙 관리, 상태 추정, 잡음 제거, 음영/오검출 처리 등의 하위 작업을 단일 베이지안 재귀식에 원활하게 통합한다. 제안된 알고리즘은 최신의 WILDTRACKS 데이터셋을 기반으로 평가되었으며, 새로운 데이터셋에서 매우 혼잡한 환경에서도 효과적으로 작동함을 입증하였다.