일반적으로 단일 객체 추적에 적용
Teichman의 연구[7]에선 단일 칼만 필터기반 추적기법을 이용하여 데이터를 누적시켜 분류의 성능을 높이고자 했다.
하지만 물체가 몇 개 없는 단조로운 시나리오에서 전후 프레임 간에 일치되는 물체관계를 이미 알고 있다고 가정하여, 특별한 데이터 연계 방법 없이 해당 물체 정보들을 단일 칼만 필터만 사용해추적 및 누적하여 포인트 수 증가를 유도하였다.
[7] A. Teichman, J. Levinson and S. Thrun, “Towards 3D Object Recognition via Classification of Arbitrary Object Tracks,” International Conference on Robotics and Automation, Shanghai, China, May 2011.