골단 판 위치 를 찾 는 방법 은 골단 판 지점 에서 는 골단 판 주위 의 영역 보다 픽셀 값 의 투영 미분 값 평균 이 큰 것 을 이용 한다 . 하지만 이 방법 만 을 사용 하 여 3 개 의 골단 판 을 찾 게 되 면 손가락 영상 전체 에서 미분 값 의 평균 이 가장 큰 3 곳 을 찾 기 때문 에 전체 적 으로 보 면 측정치 가 작 을 수 있 는 골단 판 을 못 찾 게 되 어 오 차 가 발생 하 게 된다 . 이러 한 오차 를 줄이 기 위해서 는 손가락 영상 에서 골단 판 이 위치 하 는 3 개 의 지역 내 에서 만 미분 값 의 평균 을 비교 해 가장 큰 값 을 찾 아야 한다 . 따라서 본 발명 은 손가락 영상 을 3 개 의 골단 판 후보 지역 으로 나누 기 위해 군집 화 알고리즘 인 EM 알고리즘 을 사용 한다 . EM ( Expectation & Maximization ) 알고리즘 은 클러스터 의 확률 모델 을 세우 고 그 모델 에 가장 적합 한 형태 로 군집 화 하 는 알고리즘 이 다 . EM 알고리즘 은 결 측 자료 ( missing data ) 가 포함 된 불완전 데이터 ( incomplete data ) 에 대해 주 어 진 확률 모델 의 라이 크 후드 ( likelihood ) 함수 를 최대 화 하 여 군집 화 한다 .