أعادت الطرق القائمة على الحركة لربط الكائنات المتعددة (MOT) اكتساب الأهمية مؤخرًا مع صعود كاشفات الكائنات القوية. وعلى الرغم من ذلك، لم تُبذل سوى قليل من الجهود لدمج معلومات المظهر خارج النماذج اليدوية البسيطة التي تفتقر إلى المقاومة لانهيار الميزات. في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة لاستغلال مظاهر الكائنات بهدف دمج مطابقة المظهر بشكل تكيفي في الطرق الحالية عالية الأداء القائمة على الحركة. مستندين إلى طريقة خالصة قائمة على الحركة تُدعى OC-SORT، نحقق المركز الأول في معيار MOT20 والمركز الثاني في معيار MOT17 بتحقيق 63.9 و64.9 على مؤشر HOTA على التوالي. كما نحقق 61.3 HOTA على معيار DanceTrack الصعب، مما يُعد أفضل أداء مُسجّل حتى الآن، حتى مقارنةً بالطرق التي تم تصميمها بشكل أكثر تطورًا. يمكن الاطلاع على الكود والنماذج عبر الرابط: \url{https://github.com/GerardMaggiolino/Deep-OC-SORT}.