특징 점 을 이용 하 여 삼차원 헤드 모델 을 찾 는 방법 에 는 얼굴 영상 의 좌우 눈 끝 두 점 과 코 의 한 점 , 이러 한 세 점 혹은 입 끝 두 점 을 합쳐서 5 점 을 특징 점 으로 하 는 이차원 모델 을 생성 하 고 이 2 차원 모델 을 기반 한 3 차원 모델 을 생성 한 후 두 영상 간 의 2 차원 변화 량 을 이용 하 여 3 차원 의 이동과 회전 의 값 으로 계산 함 으로써 헤드 모션 을 찾 는 방법 들 이 제시 되 었 다 . 이러 한 방법 은 변화 된 3 차원 모델 을 영상 으로 투영 하 게 되 면 영상 에서 맺힌 부분 은 비슷 해 보이 지만 변화 된 삼차원 모델 의 정밀도 는 떨어진다 . 이러 한 이유 는 3 차원 공간 상 에서 영상 으로 투영 을 하 게 되 면 3 차원 공간 에서 는 다른 모델 일지라도 투영 된 영상 에서 는 비슷 하 게 보이 는 단점 이 있 기 때문 이 다 . 그러므로 이러 한 방법 은 정밀 한 모션 을 찾 는데 문제 를 가지 고 있 다 .