ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ ВИЗНАЧЕННЯ ЗОБРАЖЕННЯ, ОТРИМАНИХ ВІД ДАТЧИКІВ ВИДИМОГО СПЕКТРУ

Today, in an era of integration of artificial intelligence systems in almost every industry, very demand are studies of classification methods that, prior to their introduction into decision support systems. Compare analysis of the secant planes method, method of the potentials and potential method in the field of receptors are shown in the paper. At first, in introduction, authors shew needs of autonomic systems of adaptive perception on visible diapason of specter. As particularly aim, these methods are compared by criteria of speed, accuracy and amount of storage used after training. As general idea we are looking for we are looking for methodic of the best combination of method for different condition on observe field of visual spectral diapason. Theories of the every method are presented, and then tables of compare analysis of results are shown. Step-by-step comparative experiments are described in detail. Changes at each step are shown in detail in the tables of the corresponding signs. Moreover, at the end of the paper, comparative characteristics of each method with the same learning time in same type of experiments for each method are presented. As a result, in the first group of tables , we see a difference in the recognition time and the amount of memory required for correct operation. Those are truth tables for two points, three points, two points and two planes, three points and two planes, three points and three planes, three points and seven planes. The conclusion gives a thorough explanation of where to use the best method. The needs of the system for computing resources in the application of each mode are presented and corresponding dependencies are derived. Next, If you train several times on the same object (ie, train several times), you can expect that the errors in the breakdown of the receptor space will be different. In this case, you can improve the performance of the algorithm by parallelizing its process into several threads. Using this method simultaneously and independently of each other on the same image is multi-threaded learning on multiple computer kernels. When recognizing new objects, they will refer to some image, not necessarily the same. The final decision is made by "vote" - the object refers to the image to which it was attributed to a greater number of parallel streams.Сьогодні, в епоху інтеграції систем штучного інтелекту майже в кожній галузі при впровадженні в системи підтримки прийняття рішень дуже затребувані автономні агенти, що вимагає дослідження методів класифікації. Порівняємо аналіз методу семантичних площин, методу потенціалів та методу потенціалу в області рецепторів. Спочатку у вступі автори демонструють потреби в автономних системах адаптивного сприйняття у видимому діапазоні спектра. Як особливу мету ці методи порівнюються за критеріями швидкості, точності та кількості зберігання, що використовуються після навчання. Як загальна ідея, яку ми шукаємо, ми шукаємо методику найкращого поєднання методів для різних умов у полі спостереження зорового спектрального діапазону. У роботі представлені теорії кожного методу, а потім показані таблиці порівняльного аналізу результатів. Покрокові порівняльні експерименти детально описані. Зміни на кожному кроці детально відображаються у відповідних  таблицях. Більше того, наприкінці статті представлені порівняльні характеристики кожного методу з однаковим часом навчання в однакових типах експериментів для кожного методу. Як результат, у першій групі таблиць ми бачимо різницю у часі розпізнавання та кількості пам'яті, необхідної для правильної роботи. Це таблиці істинності для двох точок, трьох точок, двох точок і двох площин, трьох точок і двох площин, трьох точок і трьох площин, трьох точок і семи площин. Висновок дає ґрунтовне пояснення, де використовувати найкращий метод. Представлені потреби системи в обчислювальних ресурсах у застосуванні кожного режиму та виведені відповідні залежності. Далі, якщо відбувається навчання кілька разів на одному об’єкті (тобто навчання кілька разів), ви можете розраховувати, що помилки при розбитті простору рецепторів будуть різними. У цьому випадку можна покращити продуктивність алгоритму розпаралелюючи процес на кілька потоків. Використовуючи цей метод одночасно і незалежно один від одного на одному зображенні, це багатопотокове навчання на декількох ядрах комп'ютера. Розпізнаючи нові об’єкти, вони класифікуються не обов’язково як приналежні до одного класу. Остаточне рішення приймається «голосуванням» - об’єкт відноситься до зображення, до якого він був віднесений більшою кількістю паралельних потоків