算量上面相当大，计算中需要使用到取平方根的操作，因此给出了另一个近似值 formula_32 ，其中 formula_33 是需要调整的重要参数。因此该演算法不需要真正的去做 formula_15 的特征分解，而只需要去估计 formula_15 的行列式和迹。Shi–Tomasi 角检测在假设一般图像每个像素所给出的函数值通常是光滑(smooth)且稳定的(stable)，他直接去计算 formula_37 ，有时又称该方法为 Kanade-Tomasi 角检测。而 formula_33 的值通常