تُركّز الطرق الحالية للتعقب بشكل رئيسي على تعلّم تمثيل أفضل للهدف أو تطوير نماذج تنبؤ أكثر قوة لتحسين أداء التعقب. وعلى الرغم من التحسن الكبير في أداء التعقب، تحدث مشكلة فقدان الهدف بشكل متكرر ناتجًا عن فشل التعقب، أو الاحتجاز الكامل، أو ظروف الخروج عن الإطار المرئي. ومع ذلك، يُلقى اهتمام أقل بكثير على مسألة الاستعادة الذاتية للطرق المستخدمة في التعقب، وهي مسألة بالغة الأهمية في التطبيقات العملية. وللإجابة على هذا التحدي، نقترح إطارًا قابلاً للاستعادة يُسمى RTracker، يُستخدم ذاكرة على شكل شجرة لربط التعقب الديناميكي بين مُتعقّب ومُكتشف، بهدف تمكين القدرة على الاستعادة الذاتية. بشكل خاص، نقترح ذاكرة على شكل شجرة مُوجّهة (PN Tree) لتخزين وحفظ عينات الهدف الموجبة والسالبة بشكل تسلسلي. وباستخدام الذاكرة الشجرية المُوجّهة PN، نطوّر قواعد مشي مُناسبة لتحديد حالة الهدف، ونعرّف مجموعة من تدفقات التحكم لدمج المُتعقّب والمُكتشف في سيناريوهات تعقب مختلفة. وتكمن الفكرة الأساسية لدينا في استخدام عينات الدعم للتصنيفين الموجب والسالب للهدف لبناء معيار يعتمد على المسافة النسبية لتقييم موثوق لفقدان الهدف. وتُظهر الأداء المتميز مقارنة بالطرق الرائدة في مجالها على العديد من المعايير الصعبة فعالية الخوارزمية المقترحة.