近年、動画像の解析による人物追跡が数多く研究され、セキュリティや車載システム等、様々な場所での活躍が期待されている。これらのシステムにおいて最も重要とされるのは、様々に変化する環境においてロバストに対象を抽出及び追跡出来る手法である。 本稿では背景の揺らぎや明るさの変動などの環境変化に対応し、多数の検出動領域から人物候補領域を抽出する事で、オクルージョンに対応した人物の自動追跡を円滑に行う為の手法について提案する。