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In der Welt der automatisierten Überwachung werden neue Bildverarbeitungstechniken entwickelt, die verdächtiges Verhalten von Personen aufspüren und markieren sollen, ohne Korrektur  durch menschliche Kontrolle zu benötigen. Wie bei allen Anwendungen der Mustererkennung steht der Wunsch im Vordergrund, Bilder in Verhaltensdaten zu übersetzen. Große finanzielle  Investitionen in Objekterkennungstechnologien zeigen, dass man davon ausgeht, dass es für Computer einfach ist, Erkenntnisse aus Bildern zu extrahieren und unsere Körper in einen  biometrischen Code zu übersetzen. Sogenannte Trial-and-Error-Versuche haben allerdings bereits gezeigt, dass maschinelles Lernen bei weitem nicht objektiv ist und im Gegenteil bereits  bestehende Vorurteile verstärkt.

Bildverarbeitungstechnologien wie Objekt-, Gesichts- und Emotionserkennung werden zunehmend eingesetzt, um Bilder in Information umzuwandeln, diese zu filtern und Vorhersagen und  Schlussfolgerungen zu treffen. In den letzten Jahren haben diese Technologien rasante Fortschritte in Bezug auf ihre Genauigkeit gemacht. Die Gründe für diese Entwicklung sind: die Reaktivierung des Prinzips neuronaler Netze, die maschinelles Lernen aus Beobachtungsdaten ermöglichen, der Zugang zu großen Datensätzen, die im Training neuronaler Netze Verwendung finden und eine schnellere Rechenleistung.
Menschliche Vorurteile werden in maschinelle Lernsysteme eingebettet, die Daten arrangieren, z.B. bei der Kategorisierung, Kennzeichnung und Bereinigung von Fehlern in Trainingsdaten. Was in dem einen kulturellen Kontext als verdächtig angesehen wird, könnte in einem anderen ‚unauffällig‘ sein, daher geben die EntwicklerInnen zu, dass es „eine große Herausforderung  ist, diese Information mit sogenanntem ‚verdächtigem‘ Verhalten abzugleichen“. Trotzdem entwickelt die Überwachungsindustrie „smarte“ Kameras zur Erkennung von „abweichendem
Verhalten“, um gewisse Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus hat die notwendige Auseinandersetzung mit der aktuellen Covid-19-Pandemie die breite Anwendung von Bilderkennungsprogrammen beschleunigt und weitere Kriterien von verbotenem oder verdächtigem Verhalten geschaffen.