Filter:M-PF)は,対象の過去の状態履歴に基づいて位置・姿勢の事前分布を予測することで,複雑なダイナミックスをもつ対象に対して頑健な追跡を実現する方法である.M-PFでは,アピアランスの変化を考慮しないため,姿勢変化に伴ってアピアランスが大きく変化すると追跡の継続が困難であるという問題があった.本論文で提案するM-PFAPは,推定すべき対象の状態として,位置・姿勢にアピアランスを加え,これらの同時事前分布を,過去の履歴を用いて予測する.対象の姿勢とアピアランスとの複雑な関係を陽にモデル化することなく,両者を過去の履歴に基づいて推定することで,大きな姿勢変動に伴うアピアランスの変化に対しても頑健な追跡を実現した.またM-PFAPは,M-PFの特長を継承し,激しい速度変化への追従,及び遮へいによる追跡失敗からの復旧に高い性能を発揮する.本論文では,顔姿勢を対象とした実験を行い,従来のM-PFの限界を大きく超える横向き姿勢90度までの追跡成功を確認した.。