本研究は、機械学習を用いた画像識別手法を導入し、画像の類似性を分析し、魚画像の分類を行った。提案手法では、まず、SURFアルゴリズムを使用して画像から特徴量を抽出する。そして、ベクトル量子化を行って、各画像について、ビジュアルワードの文書に変換する。さらに各文書におけるビジュアルワードの出現頻度を用いて、コサイン類似度を計算し、最後に、類似度の値が一定の閾値を超えたどうかチェックすることで、画像識別を行う。本手法の応用として、画像から魚を識別する検証実験を行った。検証実験の結果、画像から魚を識別できるが、複雑な画像の場合は、識別精度が十分ではない。そのため、さらなる改善が必要である。