利用KLT跟踪算法进行兴趣点选取和跟踪。 KLT跟踪算法的原始思想是在研究不同图像之间的匹配问题时，通过计算两个平移窗口的灰度残差，并寻找最小化残差SSD(sum of square difference)来实现匹配的。但是这个过程是没有效率的，因此KLT算法进行了优化。在这个过程中，KLT算法使用泰勒展开直接计算平移矢量，而不需要通过遍历进行搜索。 -KLT tracking algorithm to select a point of interest and tracking. K

Lucas-Kanade算法用于求稠密光流的，只需要每个感兴趣点周围小窗口的局部信息-Lucas-Kanade optical flow algorithm is used to find the dense and requires only a small window around each point of interest local information

在行为识别中关于“space-time-interset-points” 感兴趣点的检测 里面包含各种兴趣点检测算法，需要在linux下运行。-In behavioral recognition on the " space-time-interset-points" ' point of interest detection' which contains a variety of interest point detection algorithm, you