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- En visión artificial, el método Lucas–Kanade es un método diferencial ampliamente usado para estimar el flujo óptico desarrollado por y . Asume que el flujo es esencialmente constante en la vecindad de un píxel en consideración, y resuelve las ecuaciones básicas de flujo óptico para todos los píxeles vecinos, aplicando el criterio de cuadrados mínimos. Al combinar información de varios píxeles cercanos, el método Lucas–Kanade frecuentemente resuelve la ambigüedad inherente de la ecuación de flujo óptico. También es más robusto frente al ruido en la imagen que otros métodos locales que se concentran en un punto. Por otro lado, siendo un método puramente local, no provee información de flujo en el interior de regiones uniformes en la imagen, como sí lo hace el método global de Horn-Schunck. (es)
- En visión artificial, el método Lucas–Kanade es un método diferencial ampliamente usado para estimar el flujo óptico desarrollado por y . Asume que el flujo es esencialmente constante en la vecindad de un píxel en consideración, y resuelve las ecuaciones básicas de flujo óptico para todos los píxeles vecinos, aplicando el criterio de cuadrados mínimos. Al combinar información de varios píxeles cercanos, el método Lucas–Kanade frecuentemente resuelve la ambigüedad inherente de la ecuación de flujo óptico. También es más robusto frente al ruido en la imagen que otros métodos locales que se concentran en un punto. Por otro lado, siendo un método puramente local, no provee información de flujo en el interior de regiones uniformes en la imagen, como sí lo hace el método global de Horn-Schunck. (es)
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- En visión artificial, el método Lucas–Kanade es un método diferencial ampliamente usado para estimar el flujo óptico desarrollado por y . Asume que el flujo es esencialmente constante en la vecindad de un píxel en consideración, y resuelve las ecuaciones básicas de flujo óptico para todos los píxeles vecinos, aplicando el criterio de cuadrados mínimos. (es)
- En visión artificial, el método Lucas–Kanade es un método diferencial ampliamente usado para estimar el flujo óptico desarrollado por y . Asume que el flujo es esencialmente constante en la vecindad de un píxel en consideración, y resuelve las ecuaciones básicas de flujo óptico para todos los píxeles vecinos, aplicando el criterio de cuadrados mínimos. (es)
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