Зрение позволяет нам надежно распознавать людей, животных и неодушевленные объекты. В области искусственного интеллекта или машинного зрения для обозначения всех этих способностей принято использовать термин распознавание объектов. К этому относится определение класса конкретных объектов, представленных на изображении (например, лица), а также распознавание самих конкретных объектов (например, лица Билла Клинтона). Ниже перечислены прикладные области, которые стимулируют развитие этого научно-технического направления.

•    Биометрическая идентификация. Криминальные расследования и контроль доступа на объекты, допускающие присутствие ограниченного круга лиц, требуют наличия возможности однозначно идентифицировать личность людей. Операции снятия отпечатков пальцев, сканирования радужной оболочки глаза и фотографирования лица в фас приводят к получению изображений, которые должны быть сопоставлены с данными, относящимися к конкретным людям.

•    Выборка изображений с учетом их содержимого. В текстовом документе можно легко найти местонахождение любой строки, например "cat" (кошка), если она там имеется; такую возможность предоставляет любой текстовый редактор. А теперь рассмотрим задачу поиска в изображении подмножества пикселов, которые соответствуют изображению кошки. Если бы система машинного зрения обладала такой способностью, то позволяла бы отвечать на запросы, касающиеся содержимого изображений, такие как "Найдите фотографию, на которой показаны вместе Билл Клинтон и Нельсон Мандела", "Найдите фотографию конькобежца, который в процессе бега полностью оторвался ото льда", "Найдите фотографию Эй-фелевой башни ночью" и т.д., без необходимости вводить ключевые слова, озаглавливающие каждую фотографию в коллекции. По мере того как увеличиваются коллекции фотографий и видеофильмов, задача ввода вручную аннотаций к отдельным объектам из этой коллекции становится все сложнее.

•    Распознавание рукописного текста. К примерам такого текста относятся подписи, блоки адресов на конвертах, суммы в чеках и введенные пером данные в персональных цифровых ассистентах (Personal Digital Assistant — PDA).