現在主流となっているリアルタイム追跡アルゴリズムのSORTには、検出されたバウンディングボックスの大きさの不安定さによるカルマンフィルタの誤予測や、物体の背景を含む外観特徴量の算出を原因として、物体に誤ったIDが割り当てられてしまうという問題がある。本研究ではBoTSORTに対して領域分割モデルやSIFT特徴算出を導入し、追跡されている物体の持つ領域の時間変化を基にカルマンフィルタの使用を選択する機能を実装して誤予測を抑制した。また、隠蔽する・されている物体と検出された物体間で、その領域内SIFT特徴点間の対応を算出してIDを割り当てる機能を追加し、物体同士の隠れに頑健な追跡を実現した。