매우 긴 비디오 시퀀스에서 카메라 간 사람을 추적하기 위한 온라인 접근법 및 평가 방법

최근 몇 년간 다중 카메라 다중 객체 추적(Multi-camera Multi-Object Tracking)은 감시 분석 및 관련 분야에서 핵심적인 역할을 하기 때문에 큰 주목을 받고 있다. 그러나 겹치지 않는 영역, 변화하는 가림막 조건, 그리고 다중 카메라 추적 시스템에서의 도메인 간 일반화 필요성 등 다양한 도전 과제들이 여전히 해결되지 않은 상태이다. 본 연구에서는 실시간 카메라 캘리브레이션을 활용하여 카메라 네트워크 전반에서 일관된 다중 객체 추적을 달성하는 새로운 온라인 추적 프레임워크를 제안한다. 제안한 방법은 공간적 및 시간적 연관 기법을 원활하게 통합함으로써 장시간 영상에서도 강력한 추적 성능을 보장한다. 그러나 기존의 추적 평가 지표인 CLEAR나 HOTA는 장기간 영상에서의 추적 성능을 정확히 해석하는 데 한계가 있다. 본 연구의 또 다른 기여점은 장기간 추적 성능을 보다 정확히 평가할 수 있도록 제안한 새로운 평가 지표 mHOTA이다. AIC24 다중 카메라 인체 추적 데이터셋을 활용한 포괄적인 실험을 통해 제안된 방법의 효과성과 확장 가능성을 입증하였으며, 제안된 평가 지표의 유용성도 확인하였다.