El seguimiento de animales es crucial para entender la migración, la selección de hábitats y los patrones de comportamiento. Sin embargo, los desafíos en la adquisición de datos de video y la imprevisibilidad de los movimientos de los animales han obstaculizado el progreso en este campo. Para abordar estos desafíos, presentamos un nuevo método de seguimiento de animales basado en filtros de correlación. Nuestro enfoque integra características elaboradas a mano, características profundas y información de contexto temporal para aprender una rica representación de características del animal objetivo, lo que permite un monitoreo efectivo y la actualización de su estado. Específicamente, extraemos características de histograma de gradientes orientados elaboradas a mano y características profundas de diferentes capas del animal, creando características de fusión personalizadas que encapsulan tanto las características de apariencia como de movimiento. Al analizar el mapa de respuesta, seleccionamos características de fusión óptimas basadas en el grado de oscilación. Cuando el estado del animal objetivo cambia significativamente, actualizamos de manera adaptativa el modelo objetivo utilizando información de contexto temporal y datos de características robustas del cuadro actual. Este modelo actualizado se utiliza luego para el re-seguimiento, lo que conduce a mejores resultados en comparación con los algoritmos convencionales recientes, como se demuestra en extensos experimentos realizados en nuestros conjuntos de datos de animales autoconstruidos. Al abordar desafíos específicos en el seguimiento de animales, nuestro método ofrece un enfoque prometedor para una investigación más efectiva y precisa del comportamiento animal.