画像認識　入力画像と特徴量の比較

画像認識システムで、モデルをjsonファイルとhdf5ファイルで保存し、画像を判定するシステムで入力された画像をmodel.predict()で予測し、近い結果を返すシステムを作っているサイトを見かけたのですが、入力された画像と保存したモデルとで、どうやって比較をして確率を導き出しているのかがわかりません。画像認識を勉強し始めてまだ日が浅いので、その辺を詳しく教えてもらえると助かります。

閲覧サイト : https://qiita.com/tomo_20180402/items/e8c55bdca648f4877188

コード

Python
1#綾鷹を選ばせるプログラム
2
3from keras import models
4from keras.models import model_from_json
5from keras.preprocessing import image
6import numpy as np
7
8#保存したモデルの読み込み
9model = model_from_json(open('保存先のフォルダ/tea_predict.json').read())
10#保存した重みの読み込み
11model.load_weights('保存先のフォルダ/tea_predict.hdf5')
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13categories = ["綾鷹","お〜いお茶　抹茶入り","なごみ","お〜いお茶　新茶","綾鷹　茶葉のあまみ",
14              "お〜いお茶","伊右衛門","お〜いお茶　濃い茶","生茶","お〜いお茶　新緑"]
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16#画像を読み込む
17img_path = str(input())
18img = image.load_img(img_path,target_size=(250, 250, 3))
19x = image.img_to_array(img)
20x = np.expand_dims(x, axis=0)
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22#予測
23features = model.predict(x)
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25#予測結果によって処理を分ける
26if features[0,0] == 1:
27    print ("選ばれたのは、綾鷹でした。")
28
29elif features[0,4] == 1:
30    print ("選ばれたのは、綾鷹（茶葉のあまみ）でした。")
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32else:
33    for i in range(0,10):
34          if features[0,i] == 1:
35              cat = categories[i]
36    message = "綾鷹を選んでください。（もしかして：あなたが選んでいるのは「" + cat + "」ではありませんか？）"
37    print(message)