裁剪背景只留下物体本身的图像然后使用卷积神经网络为每个物体选择关节区域然后将它们连接起来。字符文字识别利用检测算法选择有文字的区域直接进行文字识别例如使用分割算法。同时由于图像中存在噪声识别单个文本和属于野外图像的文本例如路标上的文本车号等的任务差异很大后种情况会阻止区分特定字母。例如在这种情况下学习根据单词中的其余字母预测个字母会有所帮助。
对于手写识别递归神经网络是最有效的这是种专门处理序列并能够 手机号码数据库 考虑到先前信息的神经网络也就是说它们具有记忆。对象的生成任务是从组已知的对象中创建相似的对象但同时不与任何测试对象重合。为此架构如作为生成对抗网络建立在两个神经网络的组合之上其中个寻求创建个对象第二个拒绝它或从原始数据的概率密度中学习的变分自动编码器以创建与原始数据相似但不相同的对象。
视频分析由于视频是组相同大小的图像通常在不同的时间间隔拍摄因此所有相同的算法都适用于它。添加了诸如运动预测之类的任务其中包括从组帧中预测对象在后续帧中的位置或更般的情境意识任务当它需要时每个对象在视频以确定其在所有帧的位置和状态。计算机视觉技术在我们这个时代正在经历快速发展。即使在今天它们也让我们的生活更轻松更安全生产更便宜更可靠。