出了在稳定的光源下做标准化的制造品的检查以外，在随时改变的环境中，为了识别机体，组织检查那样，有许多变化的对象做的 CVB固有特别的工具 不是对一个总体心象个别像数的单纯比较，而是为了高信赖性识别，需要的特性做类型化来记忆

– 使用非线性 MultiResolution Filter (MRF) 사용
– 以Support Vector Machines (SVM) 为基础

· 特点
– 较款的应用领域
– 构筑坚固的检查系统
– 简单操作
– 运算速度很快

· 应用领域(MANTO)是在以下的领，通过域长时间测试得到好结果
– 对用手写的文字识别/
– 表面组织检查
– 实时人脸识别
– 表面检查

· 其他活用可能分野
– 水果，蔬菜等的分类以及检查品质， 对于X-ray 以及 MRI心象的分析，为了残疾人人工智能眼球