私は画像処理において基本的な理解を持っており、現在Gonzalesの "Digital Image Processing"の徹底的な研究を行っています。幾何学的形状に基づいて画像上の物体を検出
与えられた画像と関心対象が近似した形がわかっている場合（円、三角など）、 このオブジェクトを画像で見つける最良のアルゴリズム/方法は何ですか？
オブジェクトはわずかに変形する可能性があるので、ブルートフォースアプローチは役に立ちません。
ハフ変換を使用することをお勧めします。これは、方程式で説明されたパターンを見つけることを可能にします。ハフ変換は、変形したオブジェクトにも効果的です。
アルゴリズムと実装自体は非常に簡単です。 さらに詳しい情報はhttp://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transformにあります。このアルゴリズムのソースコードでも、参照ページ（http://www.rob.cs.tu-bs.de/content/04-teaching/06-interactive/HNF.html）に含まれています。
私はあなたに役立つことを願っています。
私は2つのステップであなたの問題になります。
最初を、オブジェクトの外側の境界見つける：私はあなたが十分な画像を対比していると仮定しています を、あなたは簡単にしきい値がバイナリを取得することができることあなたのオブジェクトのイメージ。オブジェクト境界チェーンコードを抽出する必要があります。
次いで形（円形、多角形、...）推定する境界の形状を分析： あなたが境界チェーンの各点での曲率を計算し、従ってどのように多くの鋭角（すなわち、高い曲率を決定することができます値）はあなたの形にあります。いくつかの鋭い角度はあなたがポリゴンを持っていることを意味し、あなたは円（一定の曲率）を持たないことを意味します。
あなたは、二値画像とGonzalez's Digital Image Processing, chapter 11でそれを分析する方法から、あなたのオブジェクトの境界を取得する方法について説明を見つけることができます。
GonzalezがDIPで話している技術のいくつかを実装しているinsightful presentation on binary image analyis (PPT)とmatlab scriptも見つかりました。
私は質問されたものとは異なる質問に答えていました。しかし、この方法でオブジェクトを見つけて、探しているフォームだけを保持してみることもできます。 – Ivan
あなたは勾配方向のヒストグラム（とも呼ばれるエッジ方向ヒストグラム）を使用してみてください。私たちは道路標示の検出にこれらを使用しました。 http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradientsとBill Triggsの論文が始まるはずです。
私は強く、それが大幅にコンピュータビジョンに関連するものを助ける偉大なコンピュータビジョンライブラリだ、OpenCVを使用することをお勧めいたします。彼らのウェブサイトは本当に魅力的でもありませんが、APIは本当に強力です。
はWeb上のドキュメントの負荷が存在しないので私をたくさん助けた本はLearning OpenCVです。 APIに付属しているドキュメントは良いですが、使い方を学ぶ上では大したものではありません。あなたの問題に関連
、あなたのアイテムの境界線を見つけるために、キャニーエッジ検出器を使用し、それを分析し、またはあなたが進む可能性があり、ハフ線やや円を検索するために変換できます。
あなたは特別に「顔認識」を試すことができます。なぜなら、それは特定の話題だからです。一方、 '顔の検出'などEmguCVはあなたのために役立つことができます..それはインテルOpenCV画像処理ライブラリへのネットラッパーです。
Sherbooke大学の教授Jean Rouatのように見えますが、ニュートラルスパイクニューラルネットワークを処理して画像内のオブジェクトを見つける方法が見つかりました。彼の技術名称RN-SPIKESは、ライセンス供与のために利用できるようです。
あなたが気づくように、ハフ変換はちょっとした力です。それは、行、多分円で動作します。しかし、ハフ空間はより多くのパラメータを持つ形状で爆発します。 – Ivan