Pada paper yang berjudul A Geometric Approach to Consistent Classification, Yoram Baram mengusulkan penggunaan pendekatan tetangga dekat (nearest neighbourhood) sebagai salah satu metode klasifikasi. Ada tiga metode klasifikasi yang dibahas yaitu klasifikasi Nearest Neighbourhood, Rduced Nearest Neighbourhood dan Multi Linear Classifier. Paper ini pada jurnal Pattern Recognize (tahun 2000), halaman 117 - 184, diterbitkan oleh Pergamon. Penulis mencoba mengimplementasikan usulan Yoram Baram tersebut melakukan klasifikasi citra pada domain spasial dalam domain spektral. Pada tugas akhir ini penulis juga mengusulakan penggunaan table look up sebagai salah satu metode dalam proses klasifikasi tersebut dengan tujuan untuk mempercepat proses komputasi. Metode tersebut diilhami oleh penerapan yang penulis lakukan pada domain spasial dari metode yang diusulkan oleh Yoram Baram. Hasil eksperiemen yang dilakukan penulis menunjukkan akurasi klasifikasi geometrik memiliki kompleksitas O(N2) dan kesalahan klasifikasi kurang dari 20; . Nearest Neighbourhood memiliki akurasi paling baik namun kompleksitas paling tinggi sedangkan Multi Linear Classifier sebaliknya. Penerapan pada ciri spektral memberikan hasil yang lebih baik dari pada penerapan ciri spasial, terutama pada citra dengan detil tinggi. Kompleksitas penerapan ciri spektral adalah O(N) sedangkan pada ciri spasial adalah O(N2).