Представлены численные эксперименты по исследованию дифференциально-геометрических инвариантов для распознавания образов. Исследованы грубые Лапласианы и кривизна Риччи в качестве дескрипторов мелкомасштабных деталей. Показано, что кривизна во многих случаях является более эффективным инструментом, нежели градиентные фильтры. Приводятся результаты по исследованию эффективности градиентных мер для сравнения изображений. Показано, что в отличие от простых тестовых примеров эти меры дают весьма противоречивые оценки для природных сцен.*