Для распознавания графических объектов в OCAS VISION используются конволюционные (свёрточные) нейросети (CNN), разработанные на основании принципов работы зрения живых организмов.
Впервые эти принципы были выявлены в работах нобелевских лауреатов Дэвида Хьюбела и Торстена Визела, которые открыли факт чувствительности различных нервных клеток зрительной коры к линиям, имеющим разные углы наклона (ориентацию). Первые слои конволюционных сетей способны реагировать на линии с определенным углом наклона, а последующие - на все более характерные сочетания таких линий и совокупности признаков, выявленных предыдущими слоями.
Чем больше слоёв нейросети проходит изображение, тем более сложные объекты могут распознаваться этой сетью. В конце сети могут быть фильтры (искусственные нейроны), которые активируются при предъявлении лица человека, лица человека определенного пола, возраста или лица какого-то конкретного человека, различных животных, автомобилей, видов улиц и вообще - чего угодно, то есть тех типов объектов, распознаванию которых нейросеть обучилась на больших коллекциях изображений (датасетах).