Отмечено, что в настоящее время многопроцессорные вычислительные системы с параллельным принципом выполнения вычислительных операций и переменностью (программируемостью) последовательности их выполнения широко используются в различных сферах человеческой деятельности. Успех их применения обусловлен возможностью одновременного выполнения большого количества вычислительных операций в реальном масштабе времени. Однако такие системы обладают недостатком: затраты времени на обмен информацией между их компонентами значительно превосходят временные затраты, необходимые на проведение непосредственно самих вычислений. В основном затраты времени на обмен могут занимать около 80 % от общего времени решения задачи.

Осуществлено обоснование выбора метода минимизации признакового пространства. В результате использован метод разложения по системе ортогональных функций - разложение Карунена - Лоэва. Основное преимущество этого разложения состоит в том, что оно позволяет обойтись без знания плотностей распределения образов, входящих в отдельные классы, и повысить быстродействие распознающих систем.

На основе стохастической геометрии и конструктивной теории признаков предложены практические методы генерации большого числа признаков распознавания изображений. Рассмотренное Trace-преобразование, реализуемое при сканировании, является удобным инструментом при изучении движения объектов и их линейных деформаций.

Расширена созданная теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и введено новое геометрическое двойственное трейс-преобразование. Приведены примеры использования трейс-преобразования и двойственного трейс-преобразования для нелинейной фильтрации изображений на начальном шаге работы распознающей системы. Обращено внимание на возможность совмещения фильтрации изображения и формирования признаков в одном такте работы сканирующей системы.

Описано применение трейс-преобразования, введенного ранее с целью получения признаков распознавания нового класса, для реализации предварительной обработки изображений. Показано преимущество использования данного метода предобработки в системах распознавания образов.