Für die visuelle Objektverfolgung ist die Realisierung eines allmächtigen Online-Verfolgers aufgrund der erheblichen Veränderungen der Zielappearance in Abhängigkeit von einem Bildsequenz schwierig. In diesem Artikel wird ein Online-Verfolgungsverfahren vorgestellt, das beliebige mehrere Online-Verfolger adaptiv aggregiert. Die Leistung des vorgeschlagenen Verfahrens ist theoretisch garantiert, mit der des besten Verfolgers für jede Bildsequenz vergleichbar zu sein, selbst wenn der beste Experte während der Verfolgung unbekannt ist. Die experimentelle Studie an Benchmark-Datensätzen mit großen Variabilitäten sowie aggregierten Verfolgern zeigt, dass das vorgeschlagene Verfahren eine state-of-the-art-Leistung erzielen kann. Der Quellcode ist unter https://github.com/songheony/AAA-journal verfügbar.