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對于人臉識別分類結果中的可信度問題，提出一種基于不確定性理論的人臉識別方法。首先，為了估計3D特征，使用主動外觀模型（AAM）和三角測量處理兩幅未知對象的2D圖像；然后，估計數(shù)據(jù)庫中每個對象的分數(shù)，通過不確定性進一步處理兩幅圖像；最后，決策過程根據(jù)估計的分數(shù)和估計的不確定性分類列表，其中分類列表中存儲了所有已識別對象及其對應的可信度。實驗采用含兩個攝像頭的立體視覺系統(tǒng)采集各種姿態(tài)的人臉圖像。與類似的概率預測測量方法相比，所提方法的正確檢測率提高1 0%左右，漏檢率至少降低了9%。實驗結果表明，所提方法通過構建3D圖像特征的不確定性信息和采用合適的統(tǒng)計方法提高了分類結果的準確率。
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