2 차원 영상 으로부터 객체 의 동작 을 인식 하 는 기술 이 오랜 시간 동안 연구 되 어 왔 다 . 그리고 , 이러 한 기술 은 영상 감시 ( visual surveillance ) , 사람 - 컴퓨터 상호 작용 ( human - computer interaction ) , 지능 로봇 ( intelligent robot ) 등 다양 한 분야 에 적용 되 고 있 다 . 하지만 , 이러 한 기술 은 3 차원 공간 에 속해 있 는 객체 의 동작 을 2 차원 영상 으로 획득 해 인식 하 는 것 이 므로 , 많 은 정보 의 손실 이 수반 되 어야 한다 . 이 에 대한 대안 으로 깊이 맵 ( depth map ) 을 이용 한 입체 적 영상 인식 기술 이 종래 에 제안 된 바 있 다 . 이 기술 은 좌안 및 우안 의 이미지 를 동시 에 다른 각도 에서 촬영 하 고 , 촬영 된 두 영상 에서 각 점 들 의 거리 를 정하 는 깊이 맵 을 추출 하 여 , 이 깊이 맵 을 손가락 등 과 같 은 객체 의 동작 인식 에 이용 한다 . 그러나 , 이 기술 은 다른 각도 에서 촬영 한 이미지 로 가상 의 입체 를 추정 해 객체 를 인식 하 는 기술 로 실제 객체 의 동작 을 인식 하 는데 있 어서 는 한계 가 있 다 .