张说，图像分割之所以成为一个难题是因为它并没有一个唯一的正确答案。向10个人进行询问有可能会得到10种不同的回答。因此，他们希望能开发出一种与人类理解方式类似的图像分割算法。
为达到这一目的，詹森·张和费舍尔的算法从两个方面进行分割以实现平衡。首先以颜色为标准进行分割，按照颜色的不同来确定物体的边界；另外，以模糊算法通过简单化的原则对物体形状进行区分。
实验结果显示，虽然其他研究人员也都采取了与此大致相同的办法，但由于他们的初衷只为找到最适合的唯一的图像分割结果，所以运算强度大，效率自然较低；而新算法因考虑到了多种不同分割的可能，可以用较小的精度进行高效率的运算。虽然存在不少匹配精度较低的分割，但新算法最终仍能快速找到最优匹配结果。
美国佐治亚理工学院计算机工程学教授安东尼·伊泽尔说：“在图像分割领域有很多种新的方法，所以也不好说这种分割法会让整个领域发生变革。但应该肯定的是新算法非常有趣，我认为可以将其算作是一个里程碑。该技术可以用于物体的跟踪，甚至它还能用来识别随着时间的流逝外形发生变化的肿瘤。通过模式匹配，该技术还能够实现对不同角度不同光线下物体的精确识别。”