추가 하 여 , 색 검색 방법 들 은 이미지 , 영역 또는 객체 를 매치 하 기 위해 복잡 한 색 분포 정보 를 이용 한다 . 예 시 로서 , 공간 색 히스토그램 ( spatial colour histograms ) 은 복잡 한 객체 의 색 을 나타내 기 위해 이용 된다 . 그러나 이 들 방법 은 여러 문제점 을 적절히 처리 할 수 없 기 때문 에 단점 을 가지 고 있 다 . 첫 번 째 로 , 색 항상성 ( colour constancy ) 에 대한 문제 이 다 . 사람 들 은 광범위 한 조명 조건 에 걸쳐 객체 를 동일 한 색 으로 인식 한다 . 그러나 동일 한 색 으로 인식 되 더라도 객체 의 실제 픽셀 은 광 조건 에 따라 색 스펙트럼 에 걸쳐 분포 하 는 값 들 을 가질 수 있 다 . 둘째 로 , 비디오 에서 추출 된 이동 객체 는 배경 으로부터 완전 하 게 분할 되 지 않 는다 . 때로 는 음영 이 객체 의 일부 를 차지 하 고 , 객체 와 배경 모델 간 의 유사 성 에 기인 하 여 분할 시 에러 가 발생 한다 . 마지막 으로 , 복잡 한 객체 는 주된 한 가지 색 을 가지 지 않 는다 . 객체 의 어느 특정 면 이 관심 의 대상 일 수 있 는데 , 이 는 객체 의 유형 및 애플리케이션 에 따라 달라진다 . 상술 한 모든 단점 들 에 의해 친화 색 기술자 ( familiar colour descriptors ) 에 기초 하 여 이동 객체 를 선택 하 는 것 이 어렵 게 된다 .