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摘要： 点击查看代码 // 普通LK：J基于目标帧I2的梯度（因为J = -dI2/dx, -dI2/dy） // 梯度用中心差分近似：dI/dx = [I(x+1) - I(x-1)] / 2，dI/dy = [I(y+1) - I(y-1)] / 2 J = -1.0 * Eigen::Vector2d 阅读全文

摘要： 海森矩阵（Hessian Matrix）的核心价值是描述目标函数的局部曲率，它包含了函数的二阶导数信息，这让优化算法能突破 “仅依赖梯度（一阶信息）” 的局限，实现更高效、更精准的寻优。在优化算法中，海森矩阵的应用主要集中在以下几个核心方向： 牛顿法与拟牛顿法：核心的搜索方向指导 牛顿法是二阶优化算 阅读全文