Este documento presenta una heurística para el alineamiento de múltiples secuencias con el objetivo de mejorar el reconocimiento de objetos en tiempo real en flujos de video cortos con incertidumbres. Se basa en la idea del alineamiento progresivo pero es cognitivamente económico en la medida en que el enfoque de distancia de edición subyacente se adapta para tener en cuenta las limitaciones de la memoria de trabajo humana. Por lo tanto, el procedimiento heurístico propuesto tiene una complejidad computacional reducida en comparación con el alineamiento óptimo de múltiples secuencias. Por otro lado, su relevancia fue confirmada experimentalmente. Una evaluación extrínseca realizada en entornos de la vida real demostró una mejora significativa en la precisión del reconocimiento de números en flujos de video cortos bajo incertidumbres causadas por ruido e incompletitud. La segunda línea de evaluación demostró que la heurística propuesta supera a los humanos en el postprocesamiento de hipótesis de reconocimiento. Esto indica que podría combinarse con enfoques de aprendizaje automático de última generación, que típicamente no están adaptados a la tarea de reconocimiento de secuencias de objetos a partir de un número limitado de fotogramas de datos incompletos grabados en una situación de escena dinámica.