1，基於卷積網絡的形狀識別
物體的形狀是人類視覺系統分析和識別物體的基礎，而幾何形狀是物體本質特征的表達，具有平移、縮放和旋轉不變性的特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有重要意義，而二維圖像是三維圖像的特例和壹部分，所以二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。
2.基於卷積網絡的人臉檢測。
卷積神經網絡不同於傳統的人臉檢測方法。它通過直接作用於輸入樣本來訓練網絡，最終實現檢測任務。它是壹種非參數的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計、參數驗證、模型重建等壹系列復雜的過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿態、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3.字符識別系統
在經典的模式識別中，特征通常是預先提取的。在提取了很多特征後，需要分析這些特征的相關性，找到最能代表人物的特征，去掉與分類無關和自相關的特征。但是這些特征的提取太依賴於人的經驗和主觀意識，提取特征的差異對分類性能影響很大，甚至提取特征的順序也會影響最終的分類性能。同時，圖像預處理的質量也會影響提取的特征。