Se podrían probar técnicas similares de aprendizaje supervisado con numerosas versiones de imágenes ligeramente alteradas en sistemas robustos de IA. Si la red aterriza en la misma etiqueta, por ejemplo, perro para cada imagen, existe una alta probabilidad de que la imagen sea quizás de un perro, incluso si está alterada o no y la red es lo suficientemente poderosa como para lidiar con la influencia adversaria. De manera similar, los mecanismos robustos de IA mejoran las operaciones de autenticación biométrica facial realizadas con la ayuda de las funciones de extracción de datos de reconocimiento óptico de caracteres ( OCR ).