Аннотація | Актуальність. Забезпечення результативності та багатофункціональності сучасних систем комп'ютерного зору вимагає створення різноманіття ефективних методів інтелектуального оброблення візуальної інформації. Розвиток систем структурного розпізнавання безпосередньо пов'язаний як із побудовою нових ефективних методів, так і з необхідністю створення дієвого механізму оцінювання результативності таких методів для довільних прикладних зразків візуальних даних. Одним із засобів, що базуються на статистичних характеристиках структурних даних, є апарат баєсовської теорії прийняття рішень. Обчислення апостеріорних ймовірностей віднесення опису візуального об'єкта до множини еталонів дає можливість як безпосередньо здійснювати розпізнавання на їх підставі, так і попередньо оцінити результативність процедур порівняння чи обчислення релевантності описів стосовно конкретної прикладної бази зображень. Особливу увагу приділяють вивченню структури множини дескрипторів зображень, що безпосередньо впливає на показники фу |