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针对复杂环境下引起的目标失跟问题,提出了一种基于模型互更新的可见光与红外图像融合跟踪算法。基于把视觉跟踪问题视为"中心-周围"分类的思想,首先从可见光与红外图像中分别提取目标及周围像素点的特征,然后采用Boosting算法训练得到跟踪模型。基于分类结果计算像素点的置信度,采用决策级融合方法得到似然图像,通过均值漂移算法估计目标位置。最后在Co-Training框架下结合目标跟踪结果进行模型的互更新。实验结果表明,该算法提高了跟踪的鲁棒性,有效利用了多模图像的信息。