Phát hiện biên của ảnh là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong xử lý ảnh. Nhận dạng ảnh dùng máy tính liên quan tới việc nhận dạng và phân loại các đối tượng trong bức ảnh do đó phát hiện biên là một công cụ quan trọng. Phát hiện biên sẽ làm giảm một cách đáng kể khối lượng dữ liệu cần xử lý và loại bỏ các thông tin không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo các thuộc tính quan trọng về cấu trúc của ảnh. Có rất nhiều kỹ thuật phát hiện biên hiện đang được sử dụng, mỗi kỹ thuật này thường làm việc một cách có hiệu quả cao đối với một loại đường biên cụ thể. Còn nghiên cứu hình dạng được thúc đẩy chủ yếu bởi sự nhận dạng đối tượng, các kỹ thuật mô tả và biểu diễn hình dạng này chủ yếu dựa vào các ứng dụng cụ thể. Trong đó, sự hiệu quả và chính xác là mối quan tâm chính của những kỹ thuật này. Hình dạng (Shape) là một đặc trưng quan trọng của việc phân đoạn vùng của ảnh, và tính hiệu quả và thiết thực của nó đóng vai trò quan trọng trong việc tra cứu ảnh. Phép biểu diễn hình dạng sử dụng đường cong rời rạc để làm đơn giản hóa đường viền giúp cho thuận lợi việc lọc nhiễu đã được hai tác giả Latecki và Lakamper nghiên cứu, ngoài ra việc sử dụng đường cong rời rạc còn loại bỏ được các đặc trưng hình dạng không thích hợp. Một phương pháp mô tả hình dạng để đo độ tương tự đó chính là sử dụng Shape Context để đối sánh hình dạng, phương pháp này đã được đề xuất bởi tác giả Belongie, ưu điểm của phương pháp này là nó khá tối ưu, đơn giản nhưng hiệu quả mang lại chưa cao cho việc liên quan đến biến đổi hình học và tra cứu dựa trên hình dạng.