보이지 않는 동안의 예측
칼만 필터 기반 추적에서 관측이 없으면 운동 모형에 더 의존하게 된다. 직선 운동의 예측이 긴 가림 동안 실제 비선형 움직임과 달라지면 다시 나타난 대상을 연결하기 어려울 수 있다. OC-SORT는 이런 누적 오류를 다룬다.
관측 중심의 보정
실제 검출 관측을 이용해 가림 구간의 가상 궤적을 구성하고 필터의 오류를 보정한다. 보이지 않았던 시간의 실제 움직임을 새로 측정한 것은 아니다. 관측에 기반한 중간 경로도 추정이며 검출 오류의 영향을 받을 수 있다.
가상 경로의 예
설명용으로 시점 0의 위치가 0이고 시점 4의 위치가 8이라면 직선 보간은 중간을 2, 4, 6으로 놓는다. 실제 대상이 돌아서 이동했다면 같은 양끝에서도 다른 경로가 가능하다. 이 예는 가상 경로와 실제 관측의 차이를 설명하며 전체 보정 알고리즘을 뜻하지 않는다.
추적 비용의 비교
주어진 검출 결과에서 추적 부분만 실행한 속도와 원본 영상에서 검출까지 포함한 속도는 다르다. 가림 길이와 급격한 방향 변화에 따른 식별자 전환을 확인한다. 단순한 운동 모형을 보정한다고 모든 비선형 동작이나 혼잡한 장면의 연결이 해결되는 것은 아니다.
관련 문서
ByteTrack / 칼만 필터 / 광류 / RAFT 광류 추정 / STCN / XMem