การจดจำภาพวัตถุเป็นส่วนสำคัญส่วนหนึ่งในระบบการ มองเห็นของหุ่นยนต์ ซึ่งในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้จะได้นำเสนอ หลักการ การจดจำและบอกตำแหน่งของวัตถุที่ถูกบดบังบางส่วน โดยการใช้จุดเด่น ในการประมวลผลการจดจำภาพวัตถุสามารถ แบ่งการทำงานได้เป็นสองขั้นตอน คือ ขั้นตอนที่หนึ่งจะเป็นส่วน ที่ทำหน้าที่คำนวณหาลักษณะเด่นที่ปรากฎบนเส้นขอบภาพของ วัตถุออกมา ซึ่งลักษณะเด่นเหล่านี้มักจะเกิดขึ้นกับจุดที่มีค่า ความโค้งสูงและเราเรียกจุดเหล่านี้ว่า จุดเด่น เนื่องจาก จุดเด่นเหล่านี้เป็นข้อมูลที่มีความสำคัญและมีคุณสมบัติเพียงพอ ที่จะเป็นตัวบ่งบอกถึงคุณลักษณะของวัตถุได้ ดังนั้น ในขั้นตอนนี้ จึงได้นำเสนอวิธีการคำนวณหาจุดเด่นของวัตถุออกมา โดยการ ใช้วิธีการตรวจสอบหาจุดเด่นด้วยเทคนิคการเปลี่ยนค่า สเกล- สเปซ ของตัวกรองเกาส์เซียน และตรึงจุดเด่นที่ได้นี้ให้อยู่ ในตำแหน่งที่ถูกต้องตลอดเวลาในการเปลี่ยนค่า สเกล-สเปซ แต่ละค่า จากวิธีการดังกล่าวจะทำให้จุดเด่นที่คำนวณได้เป็น จุดเด่นที่เสถียรภาพ แม้จะมีการเปลี่ยนแปลงค่า สเกล-สเปซ ของตัวกรองเกาส์เซียนไปก็ตาม ส่วนในขั้นตอนที่สองนั้น จะเป็น ส่วนที่ทำหน้าที่ประมวลผลการจับคู่ของจุดเด่น ซึ่งจะเป็นการ จับคู่ระหว่างจุดเด่นที่ปรากฎบนเส้นขอบภาพของวัตถุที่ถูกบดบัง บางส่วนกับจุดเด่นของภาพวัตถุต้นแบบที่เก็บเอาไว้ในฐาน ข้อมูล ในส่วนของการประมวลผลการจับคู่นี้ ได้นำเอาทฤษฎี โครงข่ายเซลล์ประสาทเทียมแบบโฮปฟิลด์มาประยุกต์ใช้งาน เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดของการประมวลผลการจับคู่ ซึ่ง จะทำให้ภาพวัตถุที่ถูกบดบังบางส่วนสามารถที่จะจับคู่กับภาพ วัตถุที่ถูกเก็บเอาไว้ในฐานข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ถึงแม้ว่า ภาพวัตถุนั้นจะถูดบดบังค่อนข้างมากและมีความซับซ้อนก็ตาม