도 8 의 좌측 을 참조 하 면 , 하나 의 어안 이미지 에서 5 개 의 제 1 특징 점 들 ( A , B , C , D , E ) 이 추출 될 수 있 다 . 제 1 특징 점 은 임의 의 방식 으로 추출 될 수 있 고 , 예컨대 AKAZE 방식 에 기초 하 여 추출 될 수 있 다 . 도 8 의 중간 을 참조 하 면 , 5 개 의 제 1 특징 점 들 ( A , B , C , D , E ) 은 특징 값 들 에 따라 정렬 될 수 있 다 . 예 를 들 면 , 도 8 에 도시 된 바 와 같이 , 5 개 의 제 1 특징 점 들 ( A , B , C , D , E ) 은 가장 높 은 특징 값 을 가지 는 제 1 특징 점인 D 로부터 가장 낮 은 특징 값 을 가지 는 제 1 특징 점인 C 순 으로 정렬 될 수 있 다 . 도 8 의 우측 을 참조 하 면 , 5 개 의 특징 점 들 ( A , B , C , D , E ) 은 특징 값 및 좌표 에 기초 하 여 k - 차원 트리 ( k - d tree ) 로 표현 될 수 있 다 . k - 차원 트리 는 k - 차원 공간 에서 점 들 을 조직 화 하 기 위한 공간 - 분할 데이터 구조 로서 , 해당 기술 분야 에서 널리 사용 되 는 기법 인 바 k - 차원 트리 에 대한 자세 한 내용 은 본 명세서 에서 생략 된다 . 결과 적 으로 도 8 의 우측 에 도시 된 바 와 같 은 트리 구조 가 생성 될 수 있 고 , 복수 의 어안 이미지 들 에서 생성 된 트리 들 이 동일 한 모양 을 가지 는지 여부 를 판단 함 으로써 , 메시 들 을 대응 시키 는 동작 이 수행 될 수 있 다 . 트리 모양 이 동일 한 경우 , 트리 에서 대응 하 는 노드 들 , 즉 제 1 특징 점 들 이 상호 대응 하 는 것 으로 판정 될 수 있 다 .