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本文主要介绍了Shi-Tomasi特征点（角点）检测及追踪方法，这个方法是KLT方法的一种改进，其在检测特征点（角点）方法同KLT并没有什么不同，都通过比较梯度矩阵的最小特征值来确定特征点的，而主要的不同是在，匹配特征点时，其引入了仿射变换，让特征点在帧间匹配更为精确，并排除不好的特征点。另外还简要介绍了在估计图像运动向量的迭代方法—牛顿-拉夫逊方法或牛顿迭代法（Newton-Raphson method）

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