人类的大脑在几分之一秒内识别无数物体，建立因果联系，存储记忆并将其与已经存在的记忆相结合。它已经了解许多物体，可以对它们进行比较，并接收具有极高分辨率的图像。这些信息包含足够的信息，可以在不到一秒的时间内识别和分类一个物体。
然而，图像中的机器物体识别仍然远远不够先进。一方面是因为每个图像都是不同的，另一方面是因为与大脑相比，计算速度非常低。即使是大型计算机网络也难以产生如此巨大的思维和计算速度。由于图像或视频通常是二维的，因此识别起来也更加困难——在某些情况下甚至对于人类来说也是如此。这是由于缺乏深度信息：如果没有深度信息，无论物体是移动的 哈萨克斯坦号码数据 还是静止的，图像中的物体与观看者的距离看起来都是相同的。尽管大脑必须同时处理两幅图像（每只眼睛一幅），但由此产生的深度信息使得提取和分类物体变得更加容易。
在机器物体识别中，必须考虑多种因素才能实现正确识别。在视频中，除了颜色和形状这些基本因素外，表面结构、大小、位置、完整性（物体是否在边缘被切断？）、速度、方向以及这些变量与原始图像相比可能发生的变化也很重要。必须提取这些因素，将其简化为最重要的信息单元，然后进行分类。
此类信息越多，物体的数学描述越精确，就越容易将其与已知物体进行比较。这里的一个主要问题是视频的图像质量差异很大。网络摄像头和手机摄像头仍然是YouTube用户最常选择的录制设备。然而，由于强压缩和相关的图像伪影，它们通常只能提供非常差到中等的图像质量、暗淡的分辨率和细节密度。