Le programme Sketch-a-Net développé à l'Université Queen Mary de Londres a pu interpréter correctement l'image avec l'image d'un oiseau dans 74,9% des cas, ayant mieux fait face à cette tâche que les expérimentateurs (73,1%).
Les travaux, annoncés lors de la 26e conférence britannique sur la vision industrielle (septembre 2015, Swansea), ont également montré que Sketch-a-Net faisait mieux que les humains la reconnaissance détaillée des formes. Par exemple, elle a réussi à faire la distinction entre une mouette, un oiseau volant, un oiseau debout et un pigeon dans 42,5% des cas, tandis que les gens ont atteint une précision de seulement 24,8%.
Sketch-a-Net est basé sur un «réseau neuronal profond» qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Lors de sa reconnaissance, il prend même en compte l'ordre de dessin des lignes qui composent le dessin.
Cette technologie peut trouver une application dans un développement plus rapide de la langue des signes lorsque vous travaillez avec un ordinateur. Ou une recherche d'images plus précise.