Предлагается количественная мера компактности образов, основанная на использовании функции конкурентного сходства (FRiS-функции). Рассматривается метод цензурирования обучающей выборки путем исключения «шумящих» объектов, что повышает компактность образов и приводит к улучшению качества распознавания контрольной выборки. Состав исключаемых объектов определяется автоматически. Эффективность алгоритма цензурирования иллюстрируется решением модельной задачи распознавания двух образов.