Object Tracking 핵심 개념

안녕하세요. 오늘은 Object Tracking 에 대한 핵심 개념과 관련 

 

내용들에 대해 말해보려 합니다. 

 

추후에 다른 핵심 개념들에 대한 포스팅도 올릴 예정이니 

 

도움이 되었으면 합니다.

 

 

 

Object Tracking은 말 그대로 영상이나 이미지 내에서

 

Object로 추정되는 부분을 탐지해서(Object Detection)

 

그것의 움직임을 추적해 나가는 과정을 말합니다.

 

또한 다수의 물체를 동시에 Tracking 할 수도 있습니다.(Multi Object Tracking)

Multi Object Tracking(출처 : 구글 이미지 검색)

 

 

보통 Tracking을 할때에 

 

현재 시점 T 의 프레임과 바로 직전 시점인 T-1 의 프레임을 이용한

 

"Two-frame method"을 기반으로 많이 작업을 진행합니다.

 

 

Tracking의 가장 유명한 알고리즘은 Sort 알고리즘입니다.

 

Sort 알고리즘은 Simple Online and Realtime Tracking 의 줄임말을 뜻합니다.

(Kalman-filter와 헝가리안 알고리즘을 이용)

 

 

Sort 알고리즘은 C++, Python 두 가지 언어로 모두 오픈소스로 

 

공개되어 있습니다. 참고해 보시면 좋을 것 같습니다.

github.com/abewley/sort

abewley/sort

 

 

 

그러나 Sort 알고리즘도 완벽하게 Tracking을 수행하지 못할 때도 있습니다.

 

Multi Object Tracking 같은 경우, 

 

서로 Object들 끼리 움직이는 방향이나 위치가 다르면 큰 문제가 없지만, 

 

서로의 경로가 겹치거나 같아지게 되면, 

 

올바른 트래킹이 이루어 지지 않게 됩니다..

 

이유는 무엇일까요..?

 

첫째, Sort알고리즘은 Detection한 정보들을 위치 기반으로만 트래킹하기 때문에 ID Switching 문제가 발생합니다.

좀 더 자세한 이해는 아래의 그림을 보시면 될 것 같습니다.

Object Tracking ID Switching(직접 제작)

둘째, 우선적으로 Detection 결과를 기반으로 Tracking 작업이 이루어지기 때문에 

 

Detection 결과의 Fragmentation으로 인해 Tracking 오류가 발생하는 것 입니다.

 

 

 

 

 

 

위의 내용이 도움되셨길 바라며

 

더욱 올바르고 유익한 포스팅을 할 수 있도록 노력하겠습니다.

 

오늘도 감사합니다.

 

 

 

 

References)

eehoeskrap.tistory.com/90

gaussian37.github.io/vision-concept-vot_mot/

mickael-k.tistory.com/26?category=798521