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針對多模態目標跟蹤中大多僅考慮單個圖像的異種特征融合或不同模態圖像的同種特征融合，為了使得這兩者間能自然集成，提出基于聯合壓縮感知的多模態目標統一跟蹤方法。通過將多模態跟蹤問題轉化為多重2-范數不等式約束下的多1-范數聯合最小化問題，并設計了能求解該聯化問題的特定增廣拉格朗日乘子算法，從而實現快速而精準的目標跟蹤，可同時處理來自同一圖像或不同模態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的目標模板協同更新方案，來篩選出表現最優的目標模板。在DU， OTCBVS， BEPMDS，oB50和 VOT- TIR等數據集上采用逐幀跟蹤的方法進行實驗，結果表明在跟蹤精度、成功率以及速度3個評價指標上，文中方法的平均性能分別達到了0.96，0.91和3.48。
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