위치만으로 모호한 연결
두 대상이 가까이 지나가면 예상 위치만으로 다음 검출이 어느 궤적인지 판단하기 어려울 수 있다. DeepSORT는 운동 정보와 함께 외형 특징을 연결에 사용한다. 관측된 외형이 이전 대상과 비슷한지가 추가 단서가 된다.
사전 학습과 온라인 실행
외형을 구분하는 특징은 보행자 재식별 데이터에서 미리 학습한다. 실행 중에는 외형 공간의 가까운 이웃 관계를 이용해 관측과 궤적을 연결한다. 온라인이라는 표현이 매 프레임 모델 전체를 처음부터 학습한다는 뜻은 아니다.
외형 거리의 예
설명용으로 정규화된 특징 u=(1, 0), v=(0.8, 0.6), w=(0, 1)을 생각하자. 코사인 유사도는 u와 v가 0.8, u와 w가 0이다. 하지만 높은 외형 유사도만으로 서로 다른 시점의 관측이 같은 대상임을 확정할 수는 없다.
추적 식별자의 의미
영상 안에서 같은 대상을 유지하는 식별자와 현실의 이름을 알아내는 것은 다르다. 재식별 특징이라는 이름을 실제 신원 확인으로 혼동하지 않아야 한다. 비슷한 옷, 가림과 외형 변화에서 식별자 전환을 확인하고 검출 및 특징 추출 비용도 함께 평가한다.