يُقترح إطار بيزاني جديد يربط بشكل صريح بين التماثل (homography) لقطة فيديو إلى اللقطة التالية من خلال تحويل متجانس (affine transformation)، مع نمذجة عدم اليقين في النقاط الرئيسية (keypoint uncertainty) بشكل صريح. لقد استخدمت الأدبيات سابقًا التماثل التفاضلي بين الإطارات المتتابعة، ولكن ليس في سياق بيزاني. وفي الحالات التي تم فيها تطبيق الطرق البيزانية، لم يتم نمذجة حركة الكاميرا بشكل كافٍ، وتم التعامل مع النقاط الرئيسية على أنها حتمية. الطريقة المقترحة، الاستدلال البيزاني للتماثل من النقاط الرئيسية المتعقبة (Bayesian Homography Inference from Tracked Keypoints - BHITK)، تستعمل مرشح كالمان ذو المرحلتين وتُحسّن بشكل كبير الطرق الحالية. يمكن بسهولة تعزيز طرق الكشف عن النقاط الرئيسية الحالية باستخدام BHITK. فهو يُمكن الأساليب الأقل تطورًا والأقل تكلفة من الناحية الحسابية من تحقيق أداء أفضل من الطرق الرائدة في معظم مقاييس تقييم التماثل. بالإضافة إلى ذلك، تم تحسين شروحات التماثل لمجموعتي البيانات WorldCup و TS-WorldCup باستخدام أداة شروحات التماثل المخصصة التي تم إطلاقها للاستخدام العام. تم دمج المجموعات المعالجة والمُحسّنة وإطلاقها كمجموعة بيانات WorldCup المُجمَّعة والمُحسَّنة (Consolidated and Refined WorldCup - CARWC).