비전 시스템 이 특정 촬상된 특징 들 을 훈련 된 패턴 들 과 매칭 시키 는 것 은 어려운 일 이 다 . 이것 은 ( 대부분 의 패턴 매칭 도구 들 이 기본 매칭 결정 들 에 사용 하 는 ) 높 은 - 콘트 라스트 에지 들 의 부족 으로부터 초래 된다 . 클러터 - 예상 되 는 에지 들 과 는 별개 인 콘트 라스트 특징 들 - 의 존재 는 , 제이슨 데이비스 ( Jason Davis ) 등 에 의해 2014 년 12 월 24 일 에 출원 되 었 고 , " 발명 의 명칭 이 "" SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING CLUTTER IN AN ACQUIRED IMAGE "" 이 고 ", 공통 으로 양도 된 미국 특허 출원 제 14 / 580 , 153 호 에 기술 된 바 와 같이 , 매칭 결정 을 지원 하 기 위하 여 채용 될 수 있 는데 , 위 특허 출원 의 교시 내용 은 유용 한 배경 정보 로서 참조 로 통합 된다 . 이러 한 시스템 및 방법 은 런타임 이미지 내 에서 그레이 스케일 - 기반 클러터 를 식별 하 도록 동작 하 고 , 특히 훈련 된 패턴 에 대한 후보 포즈 의 매칭 을 가능 하 게 하 는 클러터 점수 의 결정 을 허용 한다 . 훈련 된 패턴 은 훈련 된 패턴 내 의 공백 레벨 을 나타내 는 클러터 테스트 포인트 들 의 세트 를 구비 한다 . 훈련 된 패턴 에 대한 이미지 의 좌표 공간 을 가진 런타임 포즈 가 수립 된다 . 클러터 테스트 포인트 들 은 이후 이미지 를 위한 좌표 공간 에 매핑 되 고 , 공백 레벨 이 매핑 된 클러터 테스트 포인트 들 에서 결정 된다 . 공백 레벨 에 기초 하 여 , 획득 된 이미지 ( 의 적어도 일부 ) 내 의 클러터 레벨 이 결정 된다 .