고유 이미지 문서 매칭 프로세스 ( 164 B ) 를 호출 할 때 , 문서 식별 모듈 ( 40 ) 은 상기 선택 된 정규 직교 고유 이미지 에 의해 표현 되 는 캡 처 된 이미지 의 가중 계수 벡터 를 계산 ( 212 ) 하 기 위해 고유 이미지 문서 매칭 프로세스 ( 164 B ) 를 실행 한다 . 이 는 캡 처 된 이미지 에 대한 가중 계수 벡터 를 생성 하 기 위해 캡 처 된 이미지 데이터 벡터 ( 또는 참조 이미지 데이터 ) 를 선택 된 정규 직교 고유 이미지 에 의해 구성 된 데이터 행렬 에 곱 함 으로써 행해진다 . 즉 , 데이터 행렬 의 각각 의 열 은 고유 이미지 들 중 하나 를 나타내 고 , 캡 처 된 이미지 데이터 벡터 와 의 곱 은 계수 들 의 벡터 를 생성 하 는데 , 이 경우 각각 의 계수 는 정규 직교 고유 이미지 에 의해 형성 된 다 차원 공간 에서 의 캡 처 된 이미지 의 표현 을 나타낸다 . 그 다음 , 문서 식별 모듈 ( 40 ) 은 캡 처 된 이미지 데이터 의 가중치 계수 벡터 를 , 데이터베이스 에 저장 된 복수 의 문서 서브 - 유형 객체 들 중 하나 , 즉 각각 의 가능 한 참조 문서 유형 과 연관 된 각각 의 사전 계산 된 참조 가중치 계수 벡터 와 비교 한다 ( 214 ) . 이 는 캡 처 된 이미지 의 가중치 계수 벡터 및 사전 계산 된 참조 가중치 계수 벡터 에 대한 2 개 벡터 의 거리 또는 유사 성 을 계산 한다 . 전형 적 으로 , 문서 식별 모듈 ( 40 ) 은 이하 의 4 가지 표준 거리 계산 알고리즘 들 중 하나 에 따라 이러 한 거리 를 계산 할 수 있 다 . 즉 , 1 ) 유클리드 거리 , 2 ) 해밍 거리 , 3 ) 정규 상호 상관도 ( NCC ) , 및 4 ) 마하 나 로비스 ( Mahanalobis ) 거리 . 이 들 거리 에 기초 하 여 , 고유 이미지 문서 매칭 프로세스 ( 164 B ) 에 따른 문서 식별 모듈 ( 40 ) 은 물품 이 현재 비교 중 인 복수 의 문서 서브 - 유형 객체 들 중 하나 , 즉 문서 서브 - 유형 객체 ( 170 ) 에 속하 는지 여부 를 판단 하 고 ( 216 ) , 이 분류 는 통상 적 으로 가장 가까운 이웃 ( NN ) 에 기초 한다 . 이 판단 은 , 예 를 들 어 , 0 내지 100 의 통합 된 스케일 로 거리 를 나타내 는 각각 의 가능 한 참조 문서 유형 객체 에 대한 확실 성 값 의 형태 로 나올 수 있 다 . 이 와 같이 , 확실 성 값 은 캡 처 된 이미지 의 가중치 계수 벡터 와 가능 한 참조 문서 들 의 각각 에 대한 각각 의 가중치 계수 벡터 사이 의 거리 가 사전 정의 된 문턱 값 보다 작 은지 여부 를 나타낸다 .