In this paper, I describe a method for tracking multiple objects whose number is unknown and varies during tracking. My method is based on the idea of object permanence to reason about occlusions. I use various intuitional features of objects and focus on developing a simple and fast system. This method keeps a graph structure where it maintains multiple hypotheses and the trajectories of the objects in the video stream. The image information derives from the process of extending and pruning the graph and determines the best hypothesis to explain the video. Each object is tracked at both the region level and the object level. At the region level, the scope of object trajectories is limited. At the object level, each object is located based on adaptive object models. The proposed method is capable of tracking object efficiently just using simple features. The experimental results are presented.
다중 객체 추적이란 컴퓨터 비전의 한 분야로, 주어진 비디오 시퀀스 내에서 관심있는 객체들을 추적하는 것을 말한다. 다중 객체 추적 시스템은 감시 시스템, 사용자 행동 인식, 스포츠 중계, 비디오 회의와 같은 다양한 응용 분야에 핵심 기반 기술로 쓰이고 있어 그 중요성이 매우 크다. 본 논문은 감시 목적의 다중 객체를 추적하는 방법에 대하여 다룬다. 감시 시스템의 특성상, 객체의 외관이나 움직임 등에 대한 가정을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 크기, 색, 형태 같은 객체의 단순하고 직관적인 외관 특성을 이용하면서도, 객체들 끼리 부분적으로 혹은 완전히 겹쳐졌을 때에도 객체들의 위치를 적절히 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 객체들의 경로에 대한 정보를 유지하는데 그래프 구조를 이용한다. 그래프를 확장하고, 제거하여 영상에 대한 정보를 추론한다. 크게 보면 객체들을 Region-level, Object-level 두 단계에 걸쳐 추적한다. Region-level에서는 각 객체들이 있을 수 있을만한 영역에 대한 가설을 세우고, Object-level에서는 각 가설에 대한 검증을 한다. 제안된 방법은 직관적인 정보만을 이용하여 서로 다른 형태의 객체를 빠르게 추적할 수 있음을 보여준다. 다만 객체의 외관 정보만을 이용하였기 추적하기 때문에, 객체가 다른 객체에 의해 완전히 가려진 채 또다시 다른 객체와 겹쳐지면, 정확한 추적이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해서는 객체가 겹쳐졌을 때, 그 관계에 대한 정보를 모아야 하는데 이는 향후 연구를 통해 해결하고자 한다.
