트레이닝 부 ( 25 ) 는 인식 부 ( 23 ) 가 추출 한 피쳐 를 기초 로 하 여 인식 부 ( 23 ) 가 포함 하 는 인공 신경망 을 트레이닝 한다 . 트레이닝 부 ( 25 ) 는 인식 부 ( 23 ) 의 연산 결과물 을 기초 로 본래 원했 던 결과 값 과 비교 해 그 차이 ( error ) 를 가지 고 인식 부 ( 23 ) 를 트레이닝 하 는 것 이 므로 , 피드포워드 네트워크 ( feedforward network ) 의 결과물 을 통해 역 으로 트레이닝 하 는 역전 파 ( backpropagation ) 를 사용 한다 . 역전 파 는 함수 의 지역 최소 값 ( local minima ) 을 찾 는 함수 최적화 방법 인 경사 하강법 ( gradient descent ) 을 이용 하 기 위해 본 발명 의 일 실시 예의 인식 부 ( 23 ) 가 포함 하 는 분류 함수 의 미분 값 을 구하 여 이전 의 네트워크 층 으로 전달 , 하위 네트워크 층 으로 진행 하 면서 피드포워드 ( feedforward ) 네트워크 의 파라미터 를 수정 하 도록 하 는 방법 이 다 . 트레이닝 부 ( 25 ) 가 인공 신경망 을 트레이닝 하 기 위해 사용 하 는 추출 된 피쳐 는 저 장부 ( 26 ) 에 기 저장 된 레퍼런스 이미지 로부터 추출 한 피쳐 일 수 있 고 , 촬상부 ( 21 ) 를 통해 캡쳐 된 이미지 로부터 상기 인식 부 ( 23 ) 가 추출 한 피쳐 일 수 도 있 다 .