盧卡斯-卡納德-托馬希特徵追蹤

在電腦視覺 ， 盧卡斯 - 卡納德 - 托馬希特徵追蹤 （ 英文 ： ） 是用來抽取特徵的一種方法 ， 最早被提出是爲了解決傳統上的影像配準問題 ， 傳統的影像配準技術通常都需要耗費大量資源 ， 盧卡斯 - 卡納德 - 托馬希特徵善用空間上的資訊 ， 也因此在找匹配特徵的時候搜尋的數量較少 ， 結果就會比較快 。