임의 의 경우 에 , 제 1 단계 는 모든 가능 한 또는 선택 적 으로 전형 적 인 이미지 템플 릿 을 수집 하 는 것 이 다 ( 200 ) . 수집 된 이미지 템플 릿 에 대한 템플 릿 데이터 는 0 - 평균 ( zero - mean ) 으로서 정규 화 될 수 있 다 . 그 다음 에 , 각각 의 열 ( column ) 이 상이 한 이미지 템플 릿 에 대한 이미지 데이터 를 저장 하 는 데이터 행렬 이 형성 된다 ( 202 ) . 각각 의 열 내 의 엔트리 들 의 각각 이 이미지 템플 릿 의 동일 한 부분 적 인 또는 전체 적 인 이미지 영역 을 나타낼 수 있 다 . 한 세트 의 고유 벡터 ( Eigen vector ) 가 이러 한 데이터 행렬 의 공분산 행렬 에 의해 계산 되 고 각각 의 고유 값 들 에 의해 정렬 된다 ( 204 ) . 고유 벡터 들 은 템플 릿 으로부터 의 원래 이미지 데이터 로부터 의 데이터 행렬 로부터 계산 되 거나 이러 한 데이터 행렬 의 전치 ( transpose ) 에 의해 더 낮 은 차원 성 ( dimensionality ) 으로 감소 될 수 있 으며 , 이 들 기법 둘 모두 는 수학 적 으로 등가 인 결과 를 생성 한다 . 충분히 큰 고유값 , 즉 미리 정의 된 문턱 값 을 초과 하 는 고유 값 을 갖 는 이 들 고유 벡터 만 을 선택 하 기 위해 문턱 값 이 사용 될 수 있 다 ( 206 ) . 일 예 로서 , 최대 고유값 의 10 % 내 에 있 는 고유 값 만 이 선택 되 도록 차단 ( cut - off ) 이 적용 될 수 있 다 . 이러 한 선택 된 고유 벡터 들 의 각각 은 , 전치 된 데이터 행렬 로부터 계산 되 어 저장 되 는 것 처럼 , 다시 각각 의 고유 이미지 로서 매핑 될 수 있 다 . 전술 한 프로세스 는 , 원래 이미지 가 전형 적 으로 매우 높 은 차원 성 을 갖 고 정규 직교 고유 벡터 를 보다 빠르 게 찾 기 위해 더 낮 은 차원 성 으로 감소 된다는 점 에서 , 수학 적 으로 간략 화 하 는 프로세스 로서 볼 수 있 다 . 이어서 , 이러 한 고유 벡터 는 다시 원래 이미지 의 더 높 은 차원 성 으로 매핑 된다 . 고유 이미지 형태 에서 의 마지막 표현 은 , 이하 에 기술 된 바 와 같이 , 캡 처 된 이미지 를 궁극 적 으로 적용 하 기 더 쉬울 수 있 다 . 이러 한 세트 의 선택 된 정규 직교 고유 이미지 는 최소 자승 오차 ( least square error ) 의 의미 에서 원래 의 템플 릿 이미지 데이터 세트 를 가장 잘 표현 하 는 것 으로 볼 수 있 다 .