Đểgiám sát các đối tượng chuyển động với các hình ảnh video, các điểm được giám sát nằm trên đối tượng trên các khung hình liên tiếp cần được lựa chọn một cách tự động. Các đặc trưng tốt để giám sát đó là các điểm góc với độ nghiêng không gian lớn theo hai hướng vuông góc. Vì các điểm góc có thể không nằm trên một cạnh, bài toán mở không xảy ra. Một trong những định nghĩa được sử dụng thường xuyên nhất của một điểm góc được đưa ra bởi Harris, C. Stephens, M.A trong bài báo [17]. Định nghĩa này định nghĩa một điểm góc bởi một ma trận được biểu diễn bởi các đạo hàm cấp 2. Các đạo hàm này là đạo hàm từng phần của cường độ điểm ảnh trên một ảnh và là ∂2x, ∂2y và ∂x∂y. Bằng việc tính các đạo hàm cấp 2 của các điểm ảnh trong ảnh, một ảnh mới được tạo ra. Ảnh mới này được gọi là ảnh Hessian. Tên Hessian xuất phát từ ma trận Hessian để tính toán xung quanh một điểm [7]. Ma trận Hessian trong không gian 2D được định nghĩa như sau:
� 𝜕𝜕2𝐼𝐼 𝜕𝜕𝑥𝑥2 𝜕𝜕2𝐼𝐼 𝜕𝜕𝑥𝑥𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕2𝐼𝐼 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝑥𝑥 𝜕𝜕2𝐼𝐼 𝜕𝜕𝜕𝜕2 � (1.17)
Shi và Tomasi trong [35] đề nghị tiêu chí cho việc lựa chọn đặc trưng là trị riêng nhỏ nhất của ma trận đạo hàm không gian tới mức không nhỏ hơn một vài ngưỡng định nghĩa trước. Điều này bảo đảm rằng ma trận là tốt và trên mức nhiễu của ảnh do đó nghịch đảo của nó không khuếch đại nhiễu bất hợp lý theo các hướng quan trọng nhất định.
21
Mong muốn trích rút được các thông tin hình học chính xác từ các hình ảnh, các điểm góc cần được tìm với độ chính xác ở mức điểm ảnh con. Với mục đích này, tất cả các điểm ảnh ứng cử xung quanh điểm góc được sử dụng. Bằng cách sử dụng các trị riêng nhỏ nhất ở các điểm đó, một đường parabol có thể biểu diễn vừa vặn cho vị trí không gian của các điểm góc.