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板匹配、相位相關(guān)、相關(guān)濾波等方法。然而，這些方法存在著一些缺陷，比如對光照變化、旋轉(zhuǎn)、尺度變化、非剛性運動等因素的不敏感性、對前向加性高斯牛頓法（ForwardAdditiveGauss-Newton,FANG）是函數(shù)的最小值，從而得到最優(yōu)解。FANG算法的主要優(yōu)點是具有良好的收斂性、對初值不敏感、適用于局部極值等。因此，F(xiàn)ANG算法被廣泛應用在完成目標預變形后，需要計算目標模板與當前圖像之間的相似度。（Smofdfre）、（NormalizedCrossCorrelation）等。其中，NCC計算方法在光照和色彩劣程度。通常情況下，該目標函數(shù)采用FANG算法來進行優(yōu)化求解。
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