- Rakenduse tase (kuidas see kõik töötab?) On mingisugune sisend. Kõigepealt analüüsitakse kujund faasiliseks hele/tumeduse erutuse mustriks. Siis hakatakse grupeerima, siis on vaja koostada algoritmide põhjal 3d struktuur. Objekti äratundmiseks tegelikult värvi vaja ei lähe. Kõige tähtsam on hele-tumeduse muster. Mõõdetakse ära valguse intensiivsus igas reetina punktis. Suured üleminekud on tõenäoliselt servad. Väiksemad hele-tumeduse mustrid vastavad pindadele, tekstuuridele. 2 ½ -D visand on see kuidas objektid üksteise suhtes paiknevad – mis on mille taga, mis on kaugemal. Kolmandaks täielik 3D mudel. 2D objektide (mustrite) äratundmine - Templaaditeooria – meil on peas ideaalsed kujundid mille järgi saame sisendit kategoriseerida. - Joonte teooriad – teada on objektide kategoorias teatud hulk tunnuseid Lõputu hulga templaatide puhul on arvuti hea üldistaja, inimesel samamoodi. Alguses
2 erinevat kognitiivset mudelit • vestibulaarne hüposensitiivsus, seetõttu otsivad enesestimulatsiooni: kiigutamine, • Vasaku HF mudel: analüütiline, loogiline, hea õigekirjaga ja sõnosav, õpib ükskult-üldisele, pööritamine, kõigutamine jne uue • taktiilsetele stiimulitele, tekstuuridele ülitundlik: teatud toitudest keeldumine, spordiharjumuse õppimine raske, töölaud korras riietumisrituaalid jne • Parema HF mudel: sünteesivõimeline, üldistab, õpib üldisega seostades, verbaalselt kehv, • auditoorne hüpersensitiivsus (eriti teatud helidele) koos auditoorse info
annaabi.ee 
