Модели для сравнительного анализа методов классификации в некоторых распределенных системах распознавания образов

В работе рассматриваются системы распознавания, в которых классы заданы прямым указанием образцов, размещенных в распределенной базе данных (БД), и критерием распознавания (идентификации) является совпадение предъявленного образа хотя бы с одним из образцов. Ставится задача сравнительного анализа последовательного и параллельного методов классификации с точки зрения среднего времени ответа на запрос распознавания и необходимой мощности вычислительных ресурсов. Приведены результаты вычислительных экспериментов, полученных с использованием аналитических и компьютерных моделей сетей массового обслуживания (СеМО) с очередями на примерах распределенных мультибиометрических систем идентификации.