Phương pháp sử dụng bộ phát hiện đối tượng mạnh như DPM-HOG, vốn có độ trễ cao, kết hợp với bộ theo dõi đặc trưng KLT để ước lượng chuyển động và chuyển đổi phát hiện trễ thành phát hiện tức thời.  

Thuật toán RANSAC được dùng để tính toán phép biến đổi giữa khung hình cũ và hiện tại, giúp định vị chính xác đối tượng.  

Hệ thống còn tích hợp bộ phân loại SVM để phát hiện và loại bỏ các phát hiện sai, đồng thời sử dụng mô hình Markov ẩn (HMM) và thuật toán Viterbi để xử lý các trường hợp che khuất dài và ngắn.  

Phương pháp được kiểm nghiệm trong bài toán robot theo người, với các điều kiện thực tế như ánh sáng thay đổi, môi trường đông người, và che khuất.  

Kết quả cho thấy phương pháp vượt trội so với các thuật toán theo dõi phổ biến như Meanshift, Compressive Tracking, KCF, và TDK về độ chính xác và khả năng phục hồi.  

Ngoài ra, hệ thống còn được thử nghiệm trong các bài toán theo dõi khuôn mặt và xe hơi, cho thấy tính ứng dụng rộng rãi và khả năng hoạt động tốt với các bộ phát hiện khác nhau.