對於只有小畫面的行動裝置使用者來說，瀏覽專為桌上型PC的大畫面所設計的網頁是不方便的。然而，隨著網路技術的提升與行動裝置的普及，這方面的需求也越來越多。目前已經有一些研究與商業產品正嘗試解決這方面的問題，其中，能夠正確地分辨網頁中image的種類是很有用的。舉例來說，去除網頁中某些image來簡化網頁內容以達到更符合小畫面瀏覽的程度。
在這篇paper中，作者們將web imgaes分成11個種類。接著，從40個網站中收集到的3901個images以手動方式分類。其中，選取了能夠有效分類的37個image features。這些image features的擷取方式總共有4種：
1.use HTML source file analysis
2.query web servers
3.exploit the layout information of DOM trees when rendering the pages
4.use image processing
根據這37個image features，作者們使用C4.5演算法來建立Decision Tree Classification。
實驗部份，總共執行40次，每一次選擇其中一個網站的images當作test set而其餘39個網站的images當作training set。結果顯示，採用作者們的分類方式可以達到83.1%的正確率。最後，作者們還實作了一個automatic web page scrolling system作為展示利用image classification方法的一種應用。
最後是這次報告的投影片：
