高速画像処理と高次画像処理の統合に基づく高速複数物体追跡
トラッキング技術は様々な分野において必要不可欠な技術である．
しかし既存のトラッキングは，低遅延，高品質，異なる作業環境や対象物体の種類や量に対するロバスト性といったすべての基準を満たすことができないことが多い．
この課題に対して，本研究では明示的なテンプレートを持つ物体や，明示的なテンプレートを持たない人間の関節に対して，これらの基準を満たすように設計されたトラッキング手法を開発した．
本手法は，物体追跡のためのラベルベースの追跡管理システムと，骨格追跡のための動的探索領域設定法を統合したハイブリッド追跡手法である．
また，本手法は，カルマンフィルタ予測によるトラッカーのマッチングを用いた従来手法を，RMSEとIOUの指標において凌駕している．
さらに，物体追跡では2つの物体を472Hz，4つの物体を178Hzで，骨格追跡では6つの関節を380Hzで追跡できることを実証した．
これらの結果は，様々なトラッキングシナリオにおいて提案アプローチの有効性と効率性を示している．
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