Уже понад півстоліття предметом дослідження є "розумне" моделювання світу комп'ютерами. Очевидно, щоб досягти цього, потрібно якимось чином зберегти в комп'ютері величезну кількість інформації про світ в явному або неявному вигляді. Оскільки завдання класифікації неможливо вирішити в таких масштабах "вручну", багато дослідників звернулися до навчальних алгоритмів. Стандартна нейронна мережа складається з багатьох простих обробників, нейронів, кожен з яких повертає дійсне число. Вхідні нейрони активуються за допомогою сенсорів, що сприймають навколишнє середовище, інші - через зважені зв'язки від нейронів активованих раніше. Навчання це процес знаходження таких ваг, які забезпечать бажану поведінку мережі.
На сьогоднішній день актуальним завданням в області цифрової обробки зображень є виявлення і класифікація об'єктів. При досягненні високої швидкості роботи алгоритму можна наблизитися до обробки відеопотоку, представленого у вигляді набору послідовних зображень.