由伦敦玛丽皇后大学开发的Sketch-a-Net程序能够在74.9％的情况下正确解释带有鸟类图像的图片，与实验人员（73.1％）相比，它能更好地应对这一任务。
在第26届英国机器视觉会议（2015年9月，斯旺西）上宣布的这项工作还表明，在管理详细的模式识别方面，Sketch-a-Net比一个人要好。例如，在42.5％的情况下，她成功地将海鸥，会飞的鸟，直立的鸟和鸽子区分开，而人们的准确率仅为24.8％。
Sketch-a-Net基于模仿人类大脑功能的“深层神经网络”。识别时，甚至会考虑组成图形的线条的图形顺序。
使用计算机时，该技术可以更快地开发手语。或更精确的图像搜索。