Phân loại hình ảnh là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Bài báo này đánh giá hai phương pháp chính trong phân loại hình ảnh: đặc trưng cục bộ và đặc trưng toàn cục. Kỹ thuật cổ điển như SIFT tập trung vào đặc trưng cục bộ, trong khi phương pháp hiện đại như Convolutional Neural Network (CNN), tiêu biểu là VGG-8, khai thác đặc trưng toàn cục. Các thí nghiệm được thực hiện nhằm so sánh hiệu suất của hai phương pháp trên các tập dữ liệu thực tế. Kết quả thu được cung cấp một đánh giá toàn diện về khả năng phân loại hình ảnh và ứng dụng của từng phương pháp. Điều này giúp xác định ưu và nhược điểm của mỗi phương pháp trong các bối cảnh khác nhau