Lo que quieres hacer es algo complejo.
Para estas cosas , se usan redes neuronales , las cuales se entrenan para reconocer una serie de patrones.
Una red neuronal es una estructura compleja (una especie de arbol) , la cual en funcion de los datos que se le han introducido (entrenamiento) , te dará un resultado y % de cuanto se parece lo que buscas a ese resultado.
pero eso no es todo , para que una red neuronal sea efectiva , has de entrenarla con los patrones preparados (matrices de pixels , etc) , y no puedes pasarle la imagen tal cual y que se apañe.
Primero mediante distintas operaciones en la imagen (pasar a B/N , hacer un trseshold, buscar ciertas formas , buscar zonas conexas , ,etc) debes localizar donde se encuentra el objeto o los posibles objetos a reconocer , (zonas candidatas) , una vez tengas las zonas candidatas , tienes que basicamente reducir ( o interpolar) el tamaño esos posibles objetos , para que al pasarselo a la red neuronal , sea algo que la red neuronal pueda entender.
mi consejo es que busques alguna libreria de reconocimiento y tratamiento de imagen y que empieces por ahi. yo las que conozco son de pago ,
http://www.matrox.com/imaging/products/software.cfm , o estas ultimas que son las que conozco mas y son muy sencillas de usar
http://www.euresys.com/Products/soft...eLibraries.asp )
tambien puedes hacerlo en plan artesanal , simplemente comparando % de pixels.
es decir , si las imagenes son siempre de 50x50 , y la forma o objeto que desas buscar siempre es del mismo tamaño , lo que debes hacer es pasarla todas a blanco y negro y las guardas a modo de patron a buscar. luego cuando quieras reconocer una imagen , la pasas a b/n (esto es facil con bitmaps) y buscas en los patrones que tienes almacenados a cual se parece mas , calculando simplemente el % de pixels iguales. la que tenga > % es la mas parecida.
saludos