Neuronales Netz - Wie kann es sich mehrere Dinge merken?

[OregonGhost]

Vor einiger Zeit, irgendwann im Studium, habe ich mich auch mal mit neuronalen Netzwerken beschäftigt. Dabei hatte ich einen wunderschönen, ausführlichen Artikel über Gesichtserkennung mit neuronalen Netzwerken, der auf viele der in diesem Thread beschriebenen Probleme einging. Leider finde ich den Link dazu nicht.
Dieses System ging das gesamte Bild durch, indem es von winzigen bis riesigen Größen alle möglichen Rechtecke auf dem Bild durchging und dann dieses Rechteck als Eingabe für das neuronale Netz verwendete. Das neuronale Netz hatte als Ergebnis die Frage, ob in diesem Rechteck ein Gesicht liegt. Es war zwar nicht übermäßig performant, aber erreichte auf damaligen Rechnern eine Zeit von etwa sieben Sekunden für ein Webcam-Bild.
Irgendwo auf codeproject.com sollte auch noch ein Artikel dazu liegen (aber auch den konnte ich nicht auf Anhieb finden).
Um die Netzwerke wirklich effizient einzusetzen, sollte man jedenfalls in der Tat die Eingabedaten reduzieren und, ebenfalls wichtig, aufbereiten. Für eine Kennzeichenerkennung wäre es also beispielsweise hilfreich, die Buchstaben farblich sehr deutlich von ihrer Umgebung zu separieren. Auch eine Kantenerkennung kann hier hilfreich sein. Nicht sinnvoll wäre hingegen, vom Netz zu erwarten, dass es das gesamte Kennzeichen erkennt - eher kann ein Netz versuchen, das Kennzeichen als ganzes im Bild zu finden (ähnlich wie die Gesichtserkennung), und ein zweites Netz kann es dann Buchstabe für Buchstabe durchgehen und jeden Buchstaben erkennen.