基于传统机器学习与深度学习结合的图形化算法设计，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，在图形算法领域深度学习能把传统视觉算法不能很好识别的问题识别出来。传统机器视觉算法通常处理容易提取、容易量化的特征（颜色、面积、圆度、角度、长度等），而深度学习算法用于处理很难提取的特征（颜色相近、尺寸面积相近、特征相近、图像形变、姿态不一致等）。深度学习算法往往还需要依靠传统的图像处理算法对图像进行预处理（消除由于拍摄、光源、对焦等一系列问题带来的噪声和影响，增强图像的一致性）两种算法相结合，可解决一些复杂需求。