손 패턴 을 파악 하 기 위해서 는 convexhull 과 defect 를 이용 한다 . convexhull 을 이용 하 면 모든 손가락 의 끝점 을 포함 한 다각형 을 만들 수 있 다 . convexhull 알고리즘 에서 는 depth 영상 에서 관심 영역 을 설정 하 고 , 크기 를 조정 하 고 , 윤곽선 을 검 촐 하 고 , 다각형 을 근사 화 한 후 , convexhull 과 defect 를 검출 하 는 일련 의 과정 을 거친다 . 즉 Depth 정보 를 이용 하 여 손바닥 부근 의 영상 을 관심 영역 으로 설정 한 뒤 , depth 영상 의 윤곽선 을 검출 한다 . 검출 한 윤곽선 에서 다각형 근사 화 를 하 여 생기 는 점 들 을 이용 하 여 ConvexHull 을 만든 다 . 이렇게 구한 convexhull 과 defect 를 이용 하 면 손 의 패턴 을 인지 할 수 있 다 . convexhull 의 꼭짓점 과 defect 의 수 를 이용 하 면 손 패턴 을 인지 할 수 있 다 . 이러 한 convexhull 알고리즘 자체 는 이미 알려진 것 으로서 , 추가 의 상세 한 설명 은 생략 한다 . 본 발명 에서 는 이러 한 convexhull 알고리즘 을 응용 하 여 손 의 패턴 을 찾아내 는데 , 도 6 에 는 convexhull 을 찾 기 위한 방법 , 즉 핸드 패턴 인지 모듈 ( 124 ) 이 채택 하 고 있 는 알고리즘 의 일예 가 도시 되 어 있 다 . 본 발명 에서 는 , convexhull 과 defect 를 통하 여 손가락 의 갯 수 를 찾아내 고 , 이 에 근거 하 여 표 2 와 같이 위험 을 예측 한다 .