利用KLT跟踪算法进行兴趣点选取和跟踪。 KLT跟踪算法的原始思想是在研究不同图像之间的匹配问题时，通过计算两个平移窗口的灰度残差，并寻找最小化残差SSD(sum of square difference)来实现匹配的。但是这个过程是没有效率的，因此KLT算法进行了优化。在这个过程中，KLT算法使用泰勒展开直接计算平移矢量，而不需要通过遍历进行搜索。 -KLT tracking algorithm to select a poi

这是KLT算法论文的高清版。Kanade-Lucas-Tomasi方法，在跟踪方面表现的也不错，尤其在实时计算速度上，用它来得到的，是很多点的轨迹“trajectory”，并且还有一些发生了漂移的点，所以，得到跟踪点之后要进行一些后期的处理，说到Kanade-Lucas-Tomasi方法，首先要追溯到Kanade-Lucas两人在上世纪80年代发表的paper：An Iterative Image Registration Techni

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