그리고 , 특징 점 추적 수단 은 특징 점 의 움직임 을 보다 정확 하 고 신뢰 성 있 게 추적 하 기 위해 , 다양 한 여러 사람 얼굴 을 학습 ( training ) 데이터 로 선정 하 고 , 각 학습 데이터 에 상기 특징 점 을 설정 하 여 특징 점 들 의 위치 와 특징 점 주변 의 텍 스쳐 정보 의 변화 를 통계 적 데이터 로 계산 한다 . 이러 한 여러 얼굴 데이터 에서 특징 점 의 통계 적 정보 로부터 주성분 분석 ( PCA : Principal Component Analysis ) 을 통해 특징 점 들 의 평균 위치 모양 과 각 특징 점 의 평균 텍 스쳐 정보 , 분산 모델 을 생성 하 고 , 이렇게 생성 된 특징 점 모델 은 새로운 얼굴 동영상 이 입력 되 었 을 때 특징 점 의 초기 위치 와 특징 점 추적 의 데이터 로 사용 된다 . 종래 의 통계 적 모델 기반 기법 은 찾 고자 하 는 새로운 얼굴 데이터 의 지역 적 특성 을 잘 반영 하 지 못하 고 , 각 동영상 프레임 의 컬러 정보 변이 ( variation ) 에 도 매우 민감 한 단점 을 가진다 . 본 발명 은 더 강인 한 특징 점 움직임 추적 을 위해 종래 의 통계 적 모델 기반 기법 에 각 입력 영상 의 지역 성 을 반영 하 는 변수 를 아래 의 수학식 1 과 같이 추가 한다 .