각 입력 영상 의 지역 성 을 반영 하 기 위해 명암 값 을 조정 한 HSI ( Hue Saturation Intensity ) 컬러 공간 으로 입력 영상 을 변환 하 고 , 색상 ( hue ) 채널 의 특징 을 살리 기 위해 로그 연산 을 수행 한 후 , 표정 변화 가 잘 일어나 는 주요 표정 요소 의 컬러 특성 을 이용 하 여 색상 채널 과 채도 ( saturation ) 채널 의 임계 값 을 설정 하 여 영상 의 이 진화 를 수행 한다 . 이 를 통해 특히 눈 과 입술 영역 을 얼굴 영역 과 분리 할 수 있 고 , 미디 언 필터 를 통해 잡음 을 제거 하 여 눈 과 입술 영역 에 대한 윤곽선 정보 를 획득 한다 . 이러 한 윤곽선 정보 는 통계 적 모델 의 각 특징 점 이 변형 될 때 지역 적 제한 조건 으로 수학식 1 의 변수 로 반영 되 어 각 입력 영상 의 지역 적 특성 을 고려 한 더욱 정확 한 주요 표정 요소 의 특징 점 위치 를 찾 는다 . 즉 명암 값 을 조정 한 비디오 스트림 의 HSI 컬러 공간 에서 , 로그 연산 을 수행 한 색상 채널 과 채 도 채널 의 임계 값 을 설정 하 여 영상 의 이 진화 를 수행 하 고 , 미디 언 필터 를 통해 잡음 을 제거 하 여 눈 과 입술 영역 에 대한 윤곽선 정보 를 획득 하 여 특징 점 의 추적 제한 조건 으로 사용 한다 . 또한 , 얼굴 의 주요 표정 요소 가 갖 는 해부학 적 특성 , 즉 얼굴 의 좌우 대칭 성 에 따른 눈 과 입술 등 의 좌우 특징 점 들 의 기하학 적 대칭 성 을 수학식 1 의 벡 터로 반영 하 여 특징 점 추적 의 오류 를 감소 시켜 더욱 정확 한 특징 점 의 위치 를 추적 한다 ( S 203 ) .