フィールドスポーツでは，移動軌跡を可視化し，戦術分析のための研究が行われている．その多くの研究では，画像処理ライブラリのOpenCVを用いて選手の位置や移動軌跡を取得する技術が実装されている．しかし，選手同士がオクルージョンする場合，選手の特徴の一部が消失するため，追跡対象を見失う課題がある．そこで，本研究では，サッカーを対象とし，オクルージョンによる選手IDの入れ替わりに対して，各選手ごとの特徴を学習した深層学習モデルにより，識別によるフレーム間での対応付けを行うことで解決する．これにより，オクルージョンに頑強な選手追跡手法を提案し，フィールドスポーツの実現場に適応可能な手法を目指す．