创新点： 为对具有相似外观的物体进行鲁棒的跟踪，所提出的方法使用3D场景结构的几何信息而不是外观信息。先前技术的一个主要局限是前景混杂。为克服这一局限，本文的方法将前
创新点：
为对具有相似外观的物体进行鲁棒的跟踪，所提出的方法使用3D场景结构的几何信息而不是外观信息。先前技术的一个主要局限是前景混杂。为克服这一局限，本文的方法将前景体素分类到每帧中的目标，用到了一个新颖的，概率化的两阶段框架。这是通过逐步应用轨迹图来完成的。此外，介绍了与3D目标形状相关的带有半参数成分分布的混合模型。为了不混淆人造物和感兴趣的目标，本文基于封闭世界的假设自动地检测和跟踪人造物。
本文重点描述多目标的在线跟踪，充分利用多摄像机来处理拥挤场景下的目标和严重遮挡的目标，且追求实时的性能。