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通常，Fringefy会把用户通过手机摄像头捕捉到的图像，与数据库中的图像进行比较、匹配。那么，如何将一个图像，与云上的成千上万张图像比较， 并且快速、精准？背后的两个关键词是：数据库和标签策略。 Fringefy的数据库来源分为两类。对于一些客户，例如国防安全类的，客户会负责提供图像数据库。但是Fringefy也能够自己抓取公开网络上的图像，快速形成图像数据库。例如，Yelp，j2直播，Trip Advisor等网站上，有用户上传的大量图片，包含了建筑外观，并有相应的地点信息。在制作“Alice Who”APP时，Fringefy建立了整个旧金山的商业类建筑的数据库，包括所有的餐厅、酒吧等，只用了2到3天的时间。目前，这个公开网络数据抓取的能力，还不是全自动的。Fringefy的下一步，就是研发能全自动的从浩瀚的网页上抓取图像，形成数据库的解决方案。
不过，如果每次都要将一个图像与云上的成千上万张图像比较、匹配，可能会减缓识别的速度。所以Fringefy配合使用了标签（signature）策略，让计算机算法根据某类标签，先进行预筛选，然后再匹配识别，以配合现有的电脑处理的条件。 例如，地址可以作为一种标签。当用户在某一个地点用摄像头捕捉图像时，用户的手机会上传地理位置信息。Fringefy就能根据这个地理位置信息，先筛选出数据库里附近的建筑的图像，再与用户手机捕捉到的图像进行匹配，从而更快、更准的得到结果。
数据库里关于被拍摄建筑的图像越多，Fringefy就能越快、越准确的得到答案。对于小型的建筑，例如一个咖啡馆，只要云端数据库上有10到20张图像，Fringefy就能很准确的辨识出这个建筑。而对于中央火车站这样的大型建筑，大约需要500张左右的数据库图像。目前Fringefy能够做到的程度是，在80%的实验中，能准确的辨识出建筑，没有任何错误。 以色列政府资助，迈出第一步 跟很多以色列公司一样，Fringefy的三位创始人是在服兵役时认识的。Assif Ziv和另外两位创始人都在空军服过役。在空军训练中，他们体验了高端的AR技术，产生了把这样的技术带到民间的想法。离开军队后，Assif和朋友们组建团队，并获得了以色列政府的投资。
（Fringefy团队） 获得以色列政府的孵化投资时，Fringefy只有一个技术概念，和一个简单的展示（demo）。但至关重要的，Fringefy有四个关系紧密的顾问，对如何解决建筑识别的技术提出了很多想法。顾问团队帮助Fringefy拿到了这笔重要的投资。据Assif透露，这笔投资占到了他们迄今筹得的总投资数（约150万美元）的一半。 初创团队工作了数个月，验证了技术的可行性，并做出了产品。之后，他们将目光转向了硅谷。在这里，有大量的潜在客户，例如社交媒体，例如无人汽车、无人机公司。而Fringefy的第二轮融资，主要来自硅谷，例如硅谷的投资机构Rothenberg Ventures 和 Super Ventures等，以及一些天使投资人等。
在成立之初，Fringefy的团队就有一个愿景。那就是把由技术带来的“超级力量”带给大众。就像美国硅谷的技术创新最早是由军方流向民间，在以色列也是一样。Assif觉得，现在的时代是“天时、地利、人和”。 谷歌开创了一个时代。在那个时代里，谷歌将网络上的文字内容贴上标签（index），通过标签进行搜索，使得搜索引擎成为可能。而渐渐的，随着移动设备的普及，人们更多的开始在户外使用搜索引擎，而非在办公室和家里。并且，移动设备上的摄像机越来越强大，使得机器“看见”世界成为可能。
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