다른 실시 예 에서 , 복수 의 오프셋 구역 또는 복수 의 후보 구역 이 획득 된 후 에 , 목표 구역 에서 의 인체 의 부위 , 각각 의 오프셋 구역 에서 의 인체 의 부위 , 및 각각 의 후보 구역 에서 의 인체 의 부위 에 대해 윤곽 인식 이 개별 적 으로 수행 될 수 있 다 . 사전 설정 된 인체 모델 의 인체 의 부위 와 동일 한 윤곽 형상 을 갖 는 목표 구역 , 오프셋 구역 , 또는 후보 구역 이 인식 될 때 , 목표 구역 , 오프셋 구역 , 또는 후보 구역 이 보류 되 고 , 사전 설정 된 인체 모델 의 인체 의 부위 와 동일 한 윤곽 형상 을 갖 는 목표 구역 , 오프셋 구역 , 또는 후보 구역 에 대해 특징 분석 을 개별 적 으로 수행 하 여 , 보류 된 목표 구역 과 매칭 하 는 기술 속성 , 각각 의 보류 된 오프셋 구역 과 매칭 하 는 다른 기술 속성 , 및 각각 의 보류 된 후보 구역 과 매칭 하 는 다른 기술 속성 을 획득 한다 . 목표 구역 과 매칭 하 는 전술 한 기술 속성 및 후보 구역 및 오프셋 구역 과 매칭 하 는 복수 의 다른 기술 속성 을 획득 한 후 에 , 이미지 처리 디바이스 ( 120 ) 는 사전 설정 된 알고리즘 에 따라 기술 속성 및 다른 기술 속성 들 중 에 목표 기술 속성 을 결정 하 는데 , 목표 기술 속성 은 기술 속성 및 다른 기술 속성 중 에 , 목표 데이터 에 가장 가까운 기술 속성 이 다 . 사전 설정 된 알고리즘 에 대해서 는 , 도 3 a 에 기초 하 여 설명 된 세부 사항 들 을 참조 한다 : 오프셋 구역 및 후보 구역 에 대해 특징 분석 이 수행 된 후 에 , 겉보기 특징 의 다른 기술 속성 이 획득 되 고 , 사전 설정 된 알고리즘 에 따라 기술 속성 및 다른 기술 속성 중 에 목표 기술 속성 이 결정 된다 . 세부 사항 들 은 여기 서 다시 설명 되 지 않 는다 .