動画像中の一般物体追跡とは、第1フレームで指定した追跡対象を対象や背景の変化に適応し続けながら追跡してゆくタスクである。追跡対象や背景に関する事前情報なしで精度を得るためには、ごく少量のデータに基づいて高い識別精度を実現する必要がある。われわれは、学習すべき標本を能動的に選択する能動学習の仕組みと、時定数の異なる複数分類器を協調させる仕組みによる、学習効率の高い手法開発した。われわれの手法によれば、ベンチマークデータOTB-50(対象や背景の変化が激しい動画像を集めたもの)において、高速・高精度な追跡ができることが示された。