Исследованы и разработаны научно-методические основы оптимизации идентификации микрообъектов, в частности, пыльцевых зерен на основе применения механизмов извлечения текстурных, геометрических, специфических характеристик и особенностей изображений. Разработана методика для оценки эффективности идентификации контура изображения по характеристикам приростов его кривой на основе широкого спектра функциональных зависимостей. Разработаны механизмы и вычислительные алгоритмы идентификации изображений на основе биквадратической, экспоненциальной, авторегрессионной, скользящей средней, адаптивно-сглаживающей, статистических моделей идентификации, а также связывания опорных точек на контуре. Предложены методы маскирования опорных точек, пиксельного представления, сегментирования, регулирования ширины границ сегментов, обнаружения изменений. Разработан обобщенный алгоритм идентификации на основе интерполяционной сплайн - функции Добеши и ортогональных полиномов 4, 8 порядков с механизмами извлечения текстурных, геометрических, специфических характеристик и особенностей изображений пыльцевых зерен. Реализован комплекс программ идентификации, распознавания, классификации, систематизации микрообъектов на языке С++, функциональные модули которого протестированы в среде параллельных вычислений «CUDA».