高斯过程分类是近年机器学习领域引起广泛关注的一类有监督的学习算法。该算法在高斯过程的先验假设下，以后验概率最大化的为目标，获得对新样本的预测值及属于该值的概率。针对图像数据的特性，提出一种将高斯过程应用于图像分类的方法，同时在此基础上给出对图片进行排序的一种方案。在公开的图像数据集上进行了实验，并与支持向量机分类器进行对比，证实了其有效性，为改进图像分类技术提供一条可供参考的途径。