图像自动分类

对扫描完的档案图像文件进行深度挖掘和智能分析，通过智能抽取、识别档案内容资源信 息，实现图像的分类与聚类，可以自动分析出图像所属的业务类别，并将图像放在该类别下供用户查看。

特征提取

通过提取图像的各种特征，例如颜色、纹理、形状、空间位置等，来描述图像的内容和结构。常用的特征提取方法包括SIFT、HOG、SURF等。

特征匹配

将提取的图像特征与预训练的分类模型进行匹配，常用的分类模型包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。

分类预测

根据特征匹配的结果，通过分类模型进行预测，预测图像所属属于哪个或哪些类别。

结果输出

将分类预测的结果输出，可以是文本、图像标签等形式。