전술 한 겉보기 특징 이 전역 속성 을 가질 때 , 단계 420 후 에 , 겉보기 특징 의 기술 속성 을 인식 하 기 위한 방법 은 : 목표 이미지 , 목표 구역 , 오프셋 구역 , 또는 후보 구역 을 수학 모델 에 입력 하 는 단계 ; 및 상기 목표 이미지 내 의 상기 대상 의 상기 겉보기 특징 의 기술 속성 으로서 , 상기 수학 모델 을 이용 하 여 출력 되 는 그리고 목표 데이터 에 가까운 기술 속성 을 이용 하 는 단계 를 추가 로 포함 한다 . 수학 모델 은 훈련 데이터 세트 를 이용 하 여 계산 모델 에 대해 훈련 수정 이 수행 된 후 에 획득 되 는 수학 모델 이 다 . 훈련 데이터 세트 는 다른 이미지 및 다른 이미지 내 의 대상 의 다른 겉보기 특징 의 기술 속성 을 포함 하 는데 , 다른 이미지 는 목표 이미지 내 의 목표 구역 , 오프셋 구역 , 또는 후보 구역 , 또는 목표 이미지 와 상이 한 그리고 다른 대상 을 포함 하 는 다른 이미지 를 포함 한다 . 다른 이미지 내 의 대상 의 다른 겉보기 특징 은 전역 속성 을 갖 는 그리고 목표 이미지 의 겉보기 특징 과 연관 된다 . 이 구현 에서 , 다른 이미지 내 의 대상 의 다른 겉보기 특징 은 전역 속성 또는 국소 속성 을 갖 는다 . 다른 이미지 내 에 포함 된 대상 및 목표 이미지 내 의 대상 은 동일 한 대상 유형 에 속한다 . 이 구현 에서 , 훈련 데이터 세트 를 이용 하 여 계산 모델 을 훈련 시켜 , 목표 데이터 와 다른 이미지 내 의 대상 의 다른 겉보기 특징 의 기술 속성 간 의 차이 를 획득 하 고 ; 그 차이 에 기초 하 여 계산 모델 의 계산 파라미터 를 조정 하 여 , 계산 파라미터 가 조정 된 계산 모델 을 획득 하 고 ; 조정 된 계산 모델 을 이용 하 여 다른 이미지 내 의 대상 의 겉보기 특징 의 기술 속성 을 인식 하 는데 , 계산 모델 에 대한 훈련 수정 은 계산 모델 을 이용 하 여 획득 되 는 그리고 목표 데이터 와 다른 이미지 내 의 대상 의 겉보기 특징 의 기술 속성 간 의 차이 가 목표 오차 이하일 때 종료 한다 .