본 발명은 획득되는 방식을 나타내는 도메인에 무관하게 획득된 얼굴 이미지를 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 다수의 영역으로 구분하고, 구분된 각 영역의 패턴을 추정하여 다수의 특징 벡터로 구성된 특징맵을 획득하는 요소 특징 추출부, 특징맵에서 다수의 특징 벡터 각각의 위치와 상대적 거리를 계산하여 대응하는 특징 벡터에 결합하는 벡터 위치 및 거리 계산부, 위치와 상대적 거리가 결합된 다수의 특징 벡터 각각을 가상의 공통 공간 상의 다수의 노드 벡터로 간주하고, 다수의 노드 벡터 사이의 관계가 에지로 표현하는 관계 그래프 모델을 획득하는 벡터 관계 모델링부, 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 관계 그래프 모델의 다수의 노드 벡터 각각의 의미적 중요도에 따른 가중치를 획득하고, 다수의 노드 벡터 각각에 획득된 가중치를 가중하여 보정 관계 그래프 모델을 획득하는 관계 모델 업데이트부 및 보정 관계 그래프 모델을 대상자가 맵핑되어 미리 저장된 보정 관계 모델 그래프인 다수의 기준 관계 그래프 모델과 유사도 비교하여, 획득된 얼굴 이미지의 대상자를 인식하는 얼굴 인식부를 포함하여, 다양한 얼굴 이미지들로부터 정확하게 얼굴을 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 적은 학습 데이터로 효율적으로 학습될 수 있는 이종 얼굴 인식 장치 및 방법을 제공할 수 있다.