深度学习应用于领域中逐步发展

深度学习应用视频分析，有利于利用深度编码器进行对纹理的提取，并且传统的方法是采用系统建模。

提取视频信息特征，是否可以根据图像应用在视频中的领域，根据图像分类处理的数据信息，类比于视频信息的特征处理。

视频处理效果好，将会帮助社会加快走入法制社会行列，在处理摄像头视频信息中，如果锁定视频人物信息特征，将会快速帮助安全部门快速找到想要的人。

深度学习常用语人脸识别，在人脸识别中，很据人脸局部明显特征提起放大对比，然后特征分类，最终依托大数据去搜索。

应用于人脸识别的过程中，有光线和天气的原因，也有人表情变化的原因，局部特征会在特定情况下出现反差，是否可以用其他方面的特征来替代，或者是更深度的表征。

人脸识别中为了预测每个像素属于脸哪个脸部器官，这个需要基于特征分析的大数据来预测。

利用图像分割技术，把图像分割作为一个高维数据变换的问题进行讨论解决，利用数据中的信息建立系统模型。去模拟局部特征。