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在多模态跟踪过程中，为了避免低质量模态的噪声影响和提高跟踪方法的效率，提出了一种基于自适应模态选择的目标跟踪方法，能够选择较好的模态进行跟踪。具体地，对于每个模态，使用聚类方法将目标区域及其周围背景区域各聚为若干个子类，然后通过它们子类之间的特征差异衡量目标和周围背景的判别性（即模态质量），选择判别性最大的模态对目标使用相关性滤波算法进行跟踪。同时，为了维持各个模态的目标模型的有效性，提出了一种双阈值策略更新选择和未被选择模态的跟踪模型。在7组热红外和可见光视频对上进行了实验，验证了该方法的有效性，且跟踪