Multi-target tracking using social context in crowded environments

Abstract

다중물체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 가장 중요하게 다뤄지는 문제 중 하나로써 보안, 애니메이션, 움직임 인식 등 다양한 응용 분야를 갖고 있다. 다중물체 추적은 움직이는 물체의 궤적을 찾는 것을 목적으로 하며, 물체 탐지기의 발전으로 최근의 대다수의 추적기는 탐지된 결과의 대응 관계를 찾음으로써 궤적을 얻는다. 하지만 보다 복잡한 환경에서는 여전히 해결해야할 문제는 남아있다. 움직이는 물체사이의 가려짐이 있고, 외양 정보가 유사한 경우 추적을 실패하기 때문이다. 이러한 대응관계에 있어서의 불확실성을 줄이기 위해 보다 좋은 외양 모델(appearance model)을 사용하거나, 보다 정교한 움직임 모델(motion model)을 써야 한다. 본 논문에서 복잡한 환경에 초점을 두고 있고, 이러한 때에는 개개의 사람들 사이에 상호작용이 있다. 따라서 사회학적 문맥을 이용한 움직임 모델로 추적기의 정확도를 향상하도록 하였다. 물체의 궤적을 추적하기 위해 움직이는 사람사이의 반발하는 힘, 목적지를 지향하는 힘, 환경의 영향을 받는 힘, 그룹 사이의 끌어 당기는 힘을 고려하여 그룹을 탐지하였다. 그리고 이러한 사회학적 문맥을 이용하여 복잡한 환경에서도 물체의 위치를 잘 예측할 수 있도록 사회학적 문맥을 고려한 움직임 모델을 정의하고, 이 모델로 다중물체 추적기의 다중 물체의 궤적에 대한 가설을 핸들링 하였다. 이러한 방법론을 synthetic 정보와 public 데이타 상에서 정량적, 정성적으로 분석하여 관련 state-of-the-art 와 비교 검증하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.