Los rastreadores basados en histogramas de color han obtenido un excelente rendimiento frente a muchas situaciones desafiantes. Sin embargo, dado que la apariencia del color es sensible a la iluminación, tienden a lograr una menor precisión cuando la iluminación varía drásticamente a lo largo de una secuencia. Para superar esta limitación, proponemos un nuevo modelo discriminante basado en agrupamiento de hiperlíneas, un modelo invariante a la iluminación que es capaz de distinguir el objeto de su fondo circundante. Además, aprovechamos este modelo y proponemos una estimación de escala basada en anclajes para hacer frente a la deformación de la forma y la variación de escala. Numerosos experimentos en conjuntos de datos recientes de referencia de seguimiento en línea demuestran que nuestro enfoque logra un rendimiento favorable en comparación con varios algoritmos de seguimiento de vanguardia. En particular, nuestro enfoque logra una mayor precisión que los métodos comparativos en situaciones desafiantes de variación de iluminación y deformación de la forma.