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基于不确定理论的人脸识别方法
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2017-12-15
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对于人脸识别分类结果中的可信度问题，提出一种基于不确定性理论的人脸识别方法。首先，为了估计3D特征，使用主动外观模型（AAM）和三角测量处理两幅未知对象的2D图像；然后，估计数据库中每个对象的分数，通过不确定性进一步处理两幅图像；最后，决策过程根据估计的分数和估计的不确定性分类列表，其中分类列表中存储了所有已识别对象及其对应的可信度。实验采用含两个摄像头的立体视觉系统采集各种姿态的人脸图像。与类似的概率预测测量方法相比，所提方法的正确检测率提高1 0%左右，漏检率至少降低了9%。实验结果表明，所提方法通过构建3D图像特征的不确定性信息和采用合适的统计方法提高了分类结果的准确率。
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