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針對(duì)多模態(tài)目標(biāo)跟蹤中大多僅考慮單個(gè)圖像的異種特征融合或不同模態(tài)圖像的同種特征融合，為了使得這兩者間能自然集成，提出基于聯(lián)合壓縮感知的多模態(tài)目標(biāo)統(tǒng)一跟蹤方法。通過(guò)將多模態(tài)跟蹤問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多重2-范數(shù)不等式約束下的多1-范數(shù)聯(lián)合最小化問(wèn)題，并設(shè)計(jì)了能求解該聯(lián)化問(wèn)題的特定增廣拉格朗日乘子算法，從而實(shí)現(xiàn)快速而精準(zhǔn)的目標(biāo)跟蹤，可同時(shí)處理來(lái)自同一圖像或不同模態(tài)圖像中的多種不同特征間的融合，并能自由地添加或刪除特征。此外，還提出了基于稀疏集中度指標(biāo)的目標(biāo)模板協(xié)同更新方案，來(lái)篩選出表現(xiàn)最優(yōu)的目標(biāo)模板。在DU， OTCBVS， BEPMDS，oB50和 VOT- TIR等數(shù)據(jù)集上采用逐幀跟蹤的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明在跟蹤精度、成功率以及速度3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上，文中方法的平均性能分別達(dá)到了0.96，0.91和3.48。
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