his project addresses the issue of accurately identifying repeated images of sticky notes. Due to environmental conditions and the 3D location of the camera, different pictures taken of sticky notes may look distinct enough to be hard to determine if they belong to the same note. More specifically, this thesis aims to create latent representations of these pictures of sticky notes to encode their content so that all the pictures of the same note have a similar representation that allows to identify them. Thus, those representations must be invariant to light conditions, blur and camera position. To that end, a Siamese neural architecture will be trained based on data augmentation methods. The method consists of learning to embed two augmented versions of the same image into similar representations. This architecture has been trained with unsupervised learning and fine-tuned with supervised learning to detect if two representations belong or not to the same note. The performance of ResNet, EfficientNet and Vision Transformers in encoding the images into their representations has been compared with different configurations. The results show that, while the most complex models overfit small amounts of data, the simplest encoders are capable of properly identifying more than 95% of the sticky notes in grey scale. Those models can create invariant representations that are close to each other in the latent space for pictures of the same sticky note. Gathering more data could result in an improvement of the performance of the model and the possibility of applying it to other fields such as handwritten documents. / Detta projekt tar upp frågan om att identifiera upprepade bilder av klisterlappar. På grund av miljöförhållanden och kamerans 3D-placering kan olika bilder som tagits till klisterlappar se tillräckligt distinkta ut för att det ska vara svårt att avgöra om de faktiskt tillhör samma klisterlappar. Mer specifikt är syftet med denna avhandling att skapa latenta representationer av bilder av klisterlappar som kodar deras innehåll, så att alla bilder av en klisterlapp har en liknande representation som gör det möjligt att identifiera dem. Sålunda måste representationerna vara oföränderliga för ljusförhållanden, oskärpa och kameraposition. För det ändamålet kommer en enkel siamesisk neural arkitektur att tränas baserad på dataförstärkningsmetoder. Metoden går ut på att lära sig att göra representationerna av två förstärkta versioner av en bild så lika som möjligt. Genomatt tillämpa vissa förbättringar av arkitekturen kan oövervakat lärande användas för att träna nätverket. Prestandan hos ResNet, EfficientNet och Vision Transformers när det gäller att koda bilderna till deras representationer har jämförts med olika konfigurationer. Resultaten visar att även om de mest komplexa modellerna överpassar små mängder data, kan de enklaste kodarna korrekt identifiera mer än 95% av klisterlapparna. Dessa modeller kan skapa oföränderliga representationer som är nära i det latenta utrymmet för bilder av samma klisterlapp. Att samla in mer data kan resultera i en förbättring av modellens prestanda och möjligheten att tillämpa den på andra områden som till exempel handskrivna dokument.