コーナー検出法
A = ∑ u ∑ v w ( u , v ) [ I x 2 I x I y I x I y I y 2 ] = [ ⟨ I x 2 ⟩ ⟨ I x I y ⟩ ⟨ I x I y ⟩ ⟨ I y 2 ⟩ ] {\displaystyle A=\sum _{u}\sum _{v}w(u,v){\begin{bmatrix}I_{x}^{2}&I_{x}I_{y}\\I_{x}I_{y}&I_{y}^{2}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}\langle I_{x}^{2}\rangle &\langle I_{x}I_{y}\rangle \\\langle I_{x}I_{y}\rangle &\langle I_{y}^{2}\rangle \end{bmatrix}}}
この行列はHarris行列であり、< >は平均( ( u , v ) {\displaystyle (u,v)} 上での総和)を意味する。円形のウィンドウ(あるいは円形の重み付けが行われるガウス関数)が用いられていれば、結果は等方的になる。
コーナー(一般的には特徴点)は、ベクトル ( x y ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}x&y\end{pmatrix}}} の全ての方向での S {\displaystyle S} の大きな変化量により特徴付けられる。 A {\displaystyle A} の固有値を分析することにより、この特徴付けは次のように表現できる: A {\displaystyle A} は特徴点に対して2つの"大きな"固有値を持たなければならない。固有値の大きさにより、本議論に基づいて以下の推測ができる。