iS 
bekannt. Der Klassifikator hat die Aufgabe, den Bildpunkt einer 
der t Musterklassen zuzuordnen. Er wáhlt die Musterklasse k,. 
J 
Dann tritt der durch die Verlustmatrix L festgelegte Verlust Li; 
auf. 
Weiter werden folgende Wahrscheinlichkeiten definiert: 
p(k,): a priori Wahrscheinlichkeit, daB die Muster- 
klasse ki auftritt. 
Diese Wahrscheinlichkeit ist zunáchst nicht bekannt. Eine Ab- 
schätzung kann dann gewonnen werden, wenn die Verteilung der Objekt- 
klassen in der Szene bekannt ist. Kann keine Abschätzung gegeben 
werden, so wird angenommen, da8 alle Musterklassen gleichwahr- 
scheinlich auftreten: p (ki) = 1/t. 
p(g): Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines be- 
stimmten Bildpunktes g. 
p(k,Ig): bedingte Wahrscheinlichkeit, daß g auftritt 
und zur Musterklasse ki gehórt. 
p(g Ik: bedingte Wahrscheinlichkeit des Auftretens der 
Musterklasse ki unter der Bedingung, daB g zu 
k, gehórt. p (lk) heißt ^Likolihood- 
Funktion der Musterklasse ky. 
Der Bildpunkt g kann zu t Musterklassen gehdren. Mit den obigen 
Festlegungen kann der bedingte, durchschrmnmitt- 
liche Verlust für die Musterklasse kj berechnet wer- 
  
den. 
t 
2. - D m . 
(2.2.1) ry oy 1,3 p (kl 9) 
Die Zuordnungsvorschrift lautet dann: