본 논문은 FFPD(fast feature points detection)와 키넥트에서 출력하는 깊이정보를 이용하여 움직이는 객체를 추적하는 방법을 제안한다. Meanshift와 Camshift는 RGB 영상에서는 아주 효과적인 추적이 가능하나 깊이정보에서는 깊이에 따라 색상 정보가 다르기 때문에 효과적인 추적이 되지않는다. 이런 단점을 보완하기 위해 GMM을 이용하여 객체와 배경을 분리하고 난 뒤 FFPD를 사용하여 특징점을 추출한다. FFPD는 SURF(fast speeded up robust feature) 알고리즘의 관심점 추출을 수정한 것이다. FFPD를 이용하면 노이즈에 둔감하여 키넥트에서 들어오는 노이즈를 제거하는 효과가 있다. 아직 다중 객체 검출에는 문제가 있다. 단일 객체 검출에 대한 처리시간과 정확도를 다른 알고리과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법과 깊이 정보를 이용한 방법이 기존의 방법보다 처리시간과 정확도가 효과적임을 증명하였다.