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针对红外序列复杂度对目标跟踪性能的影响问题, 提出基于多属性决策评估红外序列复杂度.采用修正逼近理想解多属性决策和熵权方法, 综合7种图像度量尺度, 评估红外序列各帧图像复杂度；基于加权和多属性决策及熵权方法, 综合3种度量尺度, 评估红外序列整体复杂度.采用归一化相关模板匹配算法、基本均值偏移算法和方差比算法进行跟踪实验.采用复杂度不同的红外序列, 验证提出的红外序列复杂度评估方案的有效性.结果表明: 提出的红外序列复杂度评估方案能够真实显示各种红外序列目标跟踪任务困难度的差异, 与跟踪性能指标之间的相关性强, 并能准确反映目标跟踪任务的主要影响因素.