動体の追跡は困難かつ近年飛躍的に精度が向上してきている問題の１つである. 本論文では並列化された多人数追跡システムを提案する. 追跡においては, 動体検知及びIDの整合性の２つの問題が考えられる. Jeromeらはこれらの問題をK-Shortest Paths(KSP)を用いて解決し, 高精度な多人数追跡を実現した. しかしこの方法では追跡にあたって枝長を変化させながら最短路を繰り返し求めており, 並列化が困難である. そこで私たちは, KSPに用いられるProbability Occupancy Map(POM)というデータを用いてKSPの適用範囲を分割した. 結果として, 従来のKSPと比較して87%の精度を保ちつつ5.4倍の高速化を実験的に示すことに成功した.
