En este trabajo se proponen e implementan herramientas de analisis de imagenes orientadas al desarrollo de algoritmos para reconocimiento y clasificacion de objetos en imagenes digitales. El analisis se aplica a curvas que constituyen el borde de un objeto digital. Se propone una representacion de formas planas basada en una aproximacion poligonal de curvas, lo que reduce la cantidad de datos a manejar. Una silueta se representa con un patron de curvatura que mide el cambio del vector tangente a lo largo del perimetro. Este patron permite determinar caracteristicas geometricas de la forma, como son concavidad, convexidad, puntos de inflexion, entre otros. Los puntos de inflexion se toman como puntos de referencia para dividir la curva en partes significativas. La identificacion de objetos se realiza por comparacion de patrones, de acuerdo a una metrica apropiada; que puede ser aplicada al patron completo o a una o varias partes significativas. De esta manera se pueden medir similitudes entre formas de objetos en imagenes digitales, asi como diferencias en ciertas partes significativas, permitiendo la clasificacion de objetos del mismo tipo.