도 6 a 내지 도 6 b 는 셀 영역 들 의 평균 그레이 값 을 가지 ( branch ) 로 하 는 누적 합 기반 의 변화 점 분석 을 보여 주 고 있 다 . 또한 , " 홍채 영상 의 이동 에 따른 인식 성능 저하 를 줄이 기 위한 특징 벡터 생성 방법 을 보여 주 고 있 다 . 도 6 a 는 6 개 의 셀 영역 들 의 그레이 값 을 나타내 고 있 다 . 도 6 b 는 6 개 의 셀 영역 들 을 하나 의 그룹 으로 하 여 누적 합 을 계산 하 여 그래프 로 나타낸 것 이 다 . 이 그래프 에서 620 이 가리키 는 셀 영역 의 누적 합 S 4 의 절대값 이 가장 큰 것 을 가지 고 있 기 때문 에 4 번 째 셀 영역 이 변화 점 ( Sharp Change Point ) 라는 것 을 식별 할 수 있 다 . 그리고 홍채 영상 이동 에 따른 인식 성능 저하 를 줄이 기 위해 620 의 변화 점 을 기준 으로 하 여 왼쪽 부분 의 하강 기울기 ( downward slope ) 를 갖 는 셀 영역 들 은 610 과 같이 "" 0 "" 값 으로 설정 하 고 변화 점 ( 620 ) 을 기준 으로 오른쪽 부분 의 상승 기울기 ( upward slope ) 를 갖 는 셀 영역 들 은 630 과 같이 "" 1 "" 의 값 으로 설정 을 한다 . 이렇게 함 으로써 홍채 영상 의 이동 에 의해 변화 점 ( Shape Change Point ) 이 변할 지라 도 전반 적 인 그레이 값 의 변화 에 대한 중첩 부분 을 좀 더 유지 할 수 가 있 어서 추출 된 특징 벡터 의 값 의 유사 성 을 유지 할 수 있 다 . "