zadanych lub estymowanych rozkładów gęstości prawdopodobieństw warunkowych <gap>(rys. 6.2), statystyczne rozpoznawanie polega na przyporządkowaniu losowo pojawiającemu się obrazowi <gap><br>decyzji <gap> o jego przynależności do m-tej klasy. Funkcję (x), taką że obraz x m nazywamy regułą decyzyjną. Wprowadźmy pojęcie ryzyka średniego <gap> gdzie c(m,l) - element macierzy strat, który określa wartość straty wynikającej z zaliczenia obrazu z klasy l do klasy m(m,l = 1,2,...,M). Ponieważ prawdopodobieństwo <gap>, z jakim rozpoznawany obraz reprezentuje klasę m, jest związane z gęstościami prawdopodobieństw warunkowych zależnością Bayesa<br><gap> oraz uwzględniając fakt, że dla danego obrazu x mianownik zależności na <gap> jest stały, można zależność na ryzyko