estymatorów rozkładów gęstości prawdopodobieństw warunkowych, ale również może dostarczyć informacji umożliwiających optymalizację przestrzeni obserwacji. Przez optymalizację przestrzeni obserwacji należy rozumieć przekształcenie parametrów wejściowych (obrazów pierwotnych) mające na celu [1], [11]:<br>a) ustalenie optymalnej długości ciągu uczącego (z punktu widzenia skuteczności rozpoznawania, rodzaju parametrów i algorytmu rozpoznawania),<br>b) ocenę skuteczności obrazów pierwotnych, których parametry są przyjmowane na ogół arbitralnie,<br>c) redukcję wymiaru przestrzeni parametrów P.<br>Na podstawie wielu badań można sformułować następujące wnioski wynikające z procedury a):<br>1. Wymiar wektora parametrów P zależy od rodzaju parametrów, ich struktury (wtym ich poziomów kwantyzacji) oraz długości ciągu uczącego, którego miarą jest wyrażenie<br>&lt;gap&gt;<br>2. W