아래 그림은 손 모양의 ASM을 이용해서 영상에서 손의 형상을 찾는 과정을 보여준다. 영상의 적당한 지점에 초기 손 모양을 설정하고, 이 설정된 손 모양의 경계에서 수직방향으로 에지를 찾아서 새로운 손 모양을 구성한다. 에지 찾기로 찾은 손 모양은 잘못된 에지 정보로 인해서 손 모양에서 크게 일그러진 형태를 나타낸다(그림에서 초록색 선이 에지 찾기로 찾은 손 모양이다). 이 찾은 결과를 훈련된 손 모양을 이용해서 다시 재구성하면 일그러진 손 모양이 보정이 된다(그림에서 붉은색 선이 재구성한 손 모양이다). 이러한 보정은 다음번 에지 찾기에서 출발점으로 쓰이고, 전체적으로 손 모양이 훈련된 손 모양 이상으로 많이 찌그러지지 않도록 하는 역할을 한다.
손 모양 찾기의 전체적인 과정은 초기에 손 모양 데이터를 어디에 놓고 얼마만 한 크기로 놓는가에 많이 의존한다. 그리고, 좋지 않은 초기 위치는 찾는 시간을 길게 할 뿐만 아니라, 잘못된 결과를 유도하기도 한다. 이것을 개선하기 위해서 보통은 이미지의 피라미드 구조를 이용해서, 처음 단계에서는 대충 찾고, 점차로 자세히 찾는 과정을 반복한다.
여기서는 손의 이미지를 이진화시켜서 사용했기 때문에 이러한 피라미드 구조는 사용하지 않았다. 이진 영상을 사용하지 않을 때는 훈련용 손영상의 경계에서 수직방향으로의 그레이 값의 프로파일 정보를 훈련시켜서 사용할 수 있다.
* 18개의 훈련용 손 모양을 가지고 얻은 12개의 eigen mode을 씀.
* data 출처:
http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/data/hand_data.html
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