매 픽셀 을 분석 하 는 대신 에 , " 어떤 본 발명 의 실시 형태 들 은 이미지 콘 텐트 들 의 "" 스 파스 ( sparse ) "" 디스 패리티 맵 또는 "" 스 파스 "" 대응 깊이 맵 을 형성 하 는 것 을 고려 한다 . 어떤 실시 형태 들 에서 ", 키포인트 들 은 이미지 들 의 각각 에서 결정 될 수 도 있 고 , 이미지 들 에서 모든 또는 대부분 의 픽셀 들 간 이 아닌 , 키포인트 들 간 의 또는 키포인트 들 과 픽셀 들 간 의 디스 패리티 가 물체 깊이 를 추론 하 기 위해 사용 될 수 도 있 다 . 픽셀 들 보다 더 적 은 키포인트 들 이 있 기 때문 에 , " 결과 적 인 디스 패리티 또는 깊이 맵 은 "" 스 파스 "" 하 다 . 키포인트 들 은 이미지 의 일부분 으로부터 일관 되게 복제 될 수 있 고 그 에 의해 이미지 부분 의 고유 식별 을 허락 할 수 있 는 임의 의 데이터 구조 를 포함 할 수 도 있 다 . 키포인트 는 이미지 에서 포지션 과 연관 될 수 도 있 다 . 키포인트 의 고유 결정 은 키포인트 들 이 제 2 이미지 에서 유사 하 거나 동일 한 부분 들 로부터 식별 되 는 것 을 허락 한다 . 몇몇 실시 형태 들 에서 ", 키포인트 들 은 SIFT ( Scale Invariant Feature Transform ) 키포인트 들 , 또는 비슷 한 피쳐 생성 모듈 의 키포인트 들 을 포함 할 수 도 있 다 . 몇몇 실시 형태 들 에서 , 시스템 은 키포인트 들 을 결정 하 기 위하 여 범용 프로세서 ( 113 ) 또는 서브 프로세서 들 에 이전 부터 존재 하 는 머신 비젼 컴포넌트 들 을 재 사용 할 수 도 있 다 . 예 를 들 면 , 하이 패스 필터링 블록 들 이 키포인트 검출 을 위해 재 사용 될 수 도 있 다 . 다르 게 는 , 메모리 ( 103 ) 에 저장 된 머신 비젼 동작 들 을 수행 하 기 위한 소프트웨어 라이브러리 들 은 키포인트 들 을 생성 시키 기 위하 여 사용 될 수 도 있 다 . 이런 식 으로 , 어떤 구현 들 은 자동 초점 을 수행 하 는 키포인트 들 을 생성 시키 기 위하 여 다른 애플리케이션 들 과 연관 된 기능 성 을 경제 적 으로 이용 할 수 도 있 다 . SIFT 가 아닌 알고리즘 들 을 채용 하 는 피쳐 생성 모듈 들 과 같 은 복수 의 키포인트 들 을 결정 하 기 위한 대안 의 수단 이 , 아래 에서 더 자세 하 게 설명 된다 .