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對(duì)于人臉識(shí)別分類結(jié)果中的可信度問題，提出一種基于不確定性理論的人臉識(shí)別方法。首先，為了估計(jì)3D特征，使用主動(dòng)外觀模型（AAM）和三角測(cè)量處理兩幅未知對(duì)象的2D圖像；然后，估計(jì)數(shù)據(jù)庫中每個(gè)對(duì)象的分?jǐn)?shù)，通過不確定性進(jìn)一步處理兩幅圖像；最后，決策過程根據(jù)估計(jì)的分?jǐn)?shù)和估計(jì)的不確定性分類列表，其中分類列表中存儲(chǔ)了所有已識(shí)別對(duì)象及其對(duì)應(yīng)的可信度。實(shí)驗(yàn)采用含兩個(gè)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(yù)測(cè)測(cè)量方法相比，所提方法的正確檢測(cè)率提高1 0%左右，漏檢率至少降低了9%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法通過構(gòu)建3D圖像特征的不確定性信息和采用合適的統(tǒng)計(jì)方法提高了分類結(jié)果的準(zhǔn)確率。
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