본 발명은, 복수의 조건에서 복수의 객체 각각을 촬영한 복수의 객체 영상들을 설정된 호모그래피(homography) 방식으로 매칭하여, 상기 복수의 객체 각각에 대한 객체 검출을 위한 복수의 객체 기준 그룹으로 생성하는하는 학습부 및 입력 영상에서 연산된 검출 대상 객체의 대상 특징점(feature) 및 상기 대상 특징점에 대한 대상 디스크립터(descriptor)를 상기 복수의 객체 기준 그룹 각각과 호모그래피 방식으로 매칭하여, 상기 복수의 객체 중 매칭률이 높은 객체를 검출하는 검출부를 포함하고, 상기 학습부는, 상기 복수의 객체 영상들을 동일 객체의 복수의 객체 그룹으로 그룹핑하고, 상기 복수의 객체 그룹 각각에 포함된 상기 복수의 객체 영상들을 호모그래피 방식으로 매칭하여, 상기 복수의 객체 영상들 각각에 대한 검출율을 연산하여, 상기 복수의 영상들 각각에 대한 검출율을 기반으로, 상기 복수의 객체 영상들 중 상기 복수의 객체 각각을 검출하기 위한 복수의 객체 기준 영상들을 추출하여 상기 복수의 객체 기준 그룹을 생성하는 영상 인식 검출기를 제공한다.