Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hybrid Approach for Visual Multi-Object Tracking

論文の概要: A Hybrid Approach for Visual Multi-Object Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24410v1
Date: Tue, 28 Oct 2025 13:22:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-29 17:50:20.18769
Title: A Hybrid Approach for Visual Multi-Object Tracking
Title（参考訳）: 視覚多目的追跡のためのハイブリッドアプローチ
Authors: Toan Van Nguyen, Rasmus G. K. Christiansen, Dirk Kraft, Leon Bodenhagen,
Abstract要約: 本稿では,非線形力学下での未知および時間変化対象数の整合性を確保するために,視覚的多対象追跡手法を提案する。粒子フィルタは非線形力学と非ガウス雑音に対処し、粒子最適化(PSO)の支援により粒子を状態分布モードへ誘導する。ターゲット状態のスムーズな更新と識別の保存のための新しいスキームが提案されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.259045978275386
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a visual multi-object tracking method that jointly employs stochastic and deterministic mechanisms to ensure identifier consistency for unknown and time-varying target numbers under nonlinear dynamics. A stochastic particle filter addresses nonlinear dynamics and non-Gaussian noise, with support from particle swarm optimization (PSO) to guide particles toward state distribution modes and mitigate divergence through proposed fitness measures incorporating motion consistency, appearance similarity, and social-interaction cues with neighboring targets. Deterministic association further enforces identifier consistency via a proposed cost matrix incorporating spatial consistency between particles and current detections, detection confidences, and track penalties. Subsequently, a novel scheme is proposed for the smooth updating of target states while preserving their identities, particularly for weak tracks during interactions with other targets and prolonged occlusions. Moreover, velocity regression over past states provides trend-seed velocities, enhancing particle sampling and state updates. The proposed tracker is designed to operate flexibly for both pre-recorded videos and camera live streams, where future frames are unavailable. Experimental results confirm superior performance compared to state-of-the-art trackers. The source-code reference implementations of both the proposed method and compared-trackers are provided on GitHub: https://github.com/SDU-VelKoTek/GenTrack2
Abstract（参考訳）: 本稿では,非線形力学下での未知および時間変化対象数に対する識別整合性を確保するために,確率的および決定論的機構を併用した視覚的多目的追跡手法を提案する。粒子群最適化(PSO)の支援により、粒子を状態分布モードへ誘導し、運動の整合性、外観的類似性、社会的相互作用の手がかりを近隣の目標と組み合わせた適合度測定によって分散を緩和する。決定論的関連性はさらに、粒子と電流検出の空間的整合性、検出信頼度、および追跡ペナルティを組み込んだコスト行列によって識別子の整合性を強制する。その後、ターゲット状態のスムーズな更新と、その同一性を保ちつつ、特に他のターゲットとの相互作用中の弱いトラックや長時間の閉塞に対して、新しいスキームが提案されている。さらに、過去の状態に対する速度の回帰は、トレンドシードの速度を提供し、粒子サンプリングと状態更新を強化します。提案するトラッカーは、録画済みビデオとカメラライブストリームの両方で柔軟に動作するよう設計されており、将来のフレームは利用できない。実験結果から, 最先端トラッカーよりも優れた性能が確認された。提案されたメソッドと比較トラッカーの両方のソースコード参照実装はGitHubで提供されている。

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