視覚的オブジェクト追跡において、画像シーケンスに応じて対象の外観が極めて多様に変化するため、万能なオンライン追跡器を実現することは困難である。本論文では、任意の複数のオンライン追跡器を適応的に統合するオンライン追跡手法を提案する。この手法の性能は、追跡中に最良の追跡器（エキスパート）が未知であるにもかかわらず、任意の画像シーケンスにおいて、最良の追跡器と同等の性能を理論的に保証する。大規模なベンチマークデータセットおよび統合された追跡器を用いた実験により、提案手法が最先端の性能を達成できることを示した。コードは https://github.com/songheony/AAA-journal で公開されている。