Multi-o bject Tracking(MOT)은 비디오 내에서 여러 객체를 동시에 감지하고 추적하는 정교한 컴퓨터 비전 기술이다. MOT의 핵심 목적은 한 비디오의 여러 프레임에서 동일한 객체를 일관되고 정확하게 식별하고 그 궤적을 모니터링하는 것이다. MOT에서는 성능 개선을 위해 폐색(Occlusion) 문제를 해결하는 것이 필수적이다. 폐색이 발생하면 동일한 객체의 identity(ID)가 변경되는 ID Switch와 궤적이 끊어지는 fragmentation이 발생한다. ID Switch의 발생 횟수는 MOT의 평가 지표로도 사용된다. 폐색이 발생한 후 ID Switch를 줄이는 것은 MOT 성능 향상에 필수적이다.

본 연구는 MOT의 정확도를 높이고 폐색으로 인한 ID Switch의 발생을 줄이기 위한 Re-identification (Re-ID) 방법을 제안한다. 마스킹 처리한 입력 이미지를 인코딩하여 객체의 특징을 추출하고 유사도를 계산하는 방법으로, 실험적으로 성능이 가장 좋은 매개변수를 결정한다. 해당 방법을 적용하여 Re-ID가 가능한 Tracker를 제시한다.