FACTの性能向上において重要な要因は、特徴抽出と関連付けの部分です。特に、FACTの特徴適応型継続学習モジュール（FAC）は、過去の追跡情報を利用して物体の特徴を継続的に学習するため、物体の外観の変化に対する適応能力が向上します。この継続的な学習により、物体が遮蔽されたり、外観が変化したりした場合でも、正確な追跡が可能になります。また、関連付けのプロセスにおいては、FACモジュールが生成するアフィニティ推定が、物体の特徴とトラックの関連付けを強化し、誤った関連付けを減少させることに寄与します。物体検出も重要ですが、FACTの主な焦点は物体の特徴の適応と関連付けにあるため、これらの要素が特に大きな影響を与えています。