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基于嵌入式隐马尔可夫模型(Embedded Hidden Markov Model,E-HMM)的人脸识别方法的识别性能依赖于模型参数的合理选择。提出了一种基于E-HMM的多模型选择性集成人脸识别算法,选择出个体精度高且互补性强的模型来进行集成的人脸识别。实验结果表明,与传统的基于E-HMM的人脸识别方法相比,新算法不仅可以获得更好、更稳定的识别效果,而且具有更强的泛化能力。