Здійснено порівняння методів виділення характерних точок контуру: інтерполяційного, диференціального та на основі вейвлет-аналізу функції кривизни, за критеріями, що базуються на результатах модельної задачі: ймовірність правильного та хибного виявлення, а також похибка в оцінці координат для систем відеоспостереження. Проаналізовано та графічно подано результати роботи цих методів. Показано, що для простих геометричних фігур інтерполяційний метод має низьку точність (зміщує характерні точки), диференціальний метод має найкращі показники точності, проте виділяє надлишкові характерні точки (має низьку завадостійкість), а метод на основі вейвлет-аналізу функції кривизни показує найкращі результати за умов зашумлення.

Зазначено, що у монографії вирішено актуальну науково-прикладну задачу підвищення швидкодії автоматизованих систем відеонагляду в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Для вирішення цієї задачі розроблено методи контурної сегментації, виділення характерних точок контуру, структурно-статистичної ідентифікації та інформаційну технологію ієрархічної ідентифікації та класифікації об'єктів на базі запропонованих методів. Зауважено, що це надало можливість скоротити час роботи автоматизованих систем відеонагляду, і як наслідок, підвищити оперативність таких систем.