Shi-Tomasi 算法是Harris 算法的改进。Harris 算法最原始的定义是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减，再将差值同预先给定的阈值进行比较。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法，若两个特征值中较小的一个大于最小阈值，则会得到强角点。
如上面第二幅图中，对自相关矩阵 M 进行特征值分析，产生两个特征值
和两个特征方向向量。因为较大的不确定度取决于较小的特征值，也就是
，所以通过寻找最小特征值的最大值来寻找好的特征点也就解释的通了。
Shi 和Tomasi 的方法比较充分，并且在很多情况下可以得到比使用Harris 算法更好的结果。
R=min (a1,a2),其中a1和a2是特征值