미확인 검출 확률을 고려한 다중 객체 추적을 위한 PMBM 필터

본 논문은 다중 객체 추적(MOT) 분야에서 검출 확률(p_D)이 사전에 정확히 알려지지 않은 경우를 다루며, 포아송-멀티베르누이 혼합(PMBM) 필터에 검출 확률 추정 메커니즘을 통합한 ‘Robust PMBM(R‑PMBM)’ 필터를 제안한다. 기존 무라벨 RFS 기반 필터(PHD, CPHD, MB 등)는 검출 확률을 고정값으로 가정하고, 이 값이 실제와 차이날 경우 상태와 카디널리티 추정에 큰 편향을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 객체 상태 x에 검출 확률을 나타내는 스칼라 a를 추가한 증강 상태 ˆx=(x,a)를 정의하고, 베타 분포를 a의 사전 확률로 채택한다. 베타 분포는