标题和描述中提到的概念“空间序列光谱上下文意识跟踪”，是一种视觉跟踪技术，主要研究的是如何在跟踪目标过程中，利用视觉上下文信息提高跟踪的准确性和鲁棒性。在视觉跟踪领域，上下文信息指的是围绕目标物体的局部环境信息，这包括空间信息、时间信息以及其他可能的维度信息。这些信息对于理解目标物体所处的环境至关重要。
描述中提到了现有跟踪器在视频质量差的情况下，其空时上下文可靠性会减弱的问题。为了解决这一问题，该研究工作补充了红外感知能力，并提出了在空间-序列-光谱视角下，利用视觉上下文进行目标跟踪的方法，该方法被称作3SContext（选择空间-序列-光谱上下文跟踪）。这种方法的目的是为了在不同的应用场景下，挖掘不同上下文信息的优势。
在实际操作中，研究者利用傅里叶变换在频域中实时推断上下文信息，并且通过轨迹回归滤波器以及目标轮廓闭合技术，分别加入了全遮挡处理和尺度适应功能。针对同时包含注册RGB和热成像波段的50个视频片段进行的广泛实验表明，该跟踪器展现出了最先进的性能。
索引术语包括“视觉跟踪”、“上下文理解”、“轨迹回归”和“尺度适应”，这些都揭示了该研究涉及的关键技术点。视觉跟踪是指目标识别和定位技术，可以在视频序列中跟踪一个或多个物体。上下文理解是指在视觉跟踪中对目标周围环境的感知和分析能力。轨迹回归指的是预测目标移动轨迹的技术。尺度适应则是指跟踪算法能够应对目标大小变化，依然准确跟踪的技术。
在介绍部分，作者强调了视觉目标上下文在动态目标预测跟踪中的重要性。视觉上下文可以被理解为一个局部环境信息，不仅包括空间信息，还包括时间维度。现有的上下文跟踪器主要关注局部空间上下文，也就是目标物体及其周围环境中的即时背景。此外，它们还关注连续帧之间的局部时间上下文，即空间区域或点的运动一致性。然而，由于视频质量不佳，如极端天气或光照条件差，这些上下文信息的可行性会受到影响。通过红外感知能力的补充，本研究提出了3SContext跟踪器，它通过实时频率域推断和轨迹回归滤波器以及目标轮廓闭合技术，分别实现了全遮挡处理和尺度适应。
整体来说，这项研究结合了传统视觉跟踪技术和现代红外感知技术，提出了一种创新的跟踪方法，其通过理解目标的视觉上下文，有效提高了跟踪器在复杂环境下的性能。这对于机器人、监控、增强现实等应用领域具有重要意义。
