यह शोधपत्र मौजूदा उन्नत रंग पासिंग (ACP) एल्गोरिथम की सीमाओं को दूर करने के लिए ε-उन्नत रंग पासिंग (ε-ACP) एल्गोरिथम का प्रस्ताव करता है। कुशल उत्थित अनुमान लगाने के लिए ACP एल्गोरिथम को वस्तु पहचानों के पूर्ण मिलान की आवश्यकता होती है, लेकिन वास्तविक आँकड़ों से प्राप्त अव्यक्त चर अनिवार्य रूप से अंतर प्रदर्शित करते हैं। ε-ACP एल्गोरिथम अव्यक्त चरों के बीच एक सहिष्णुता ε प्रस्तुत करता है, जो पूर्ण मिलान होने पर भी वस्तु पहचानों का लाभ उठाकर कुशल उत्थित अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है। इस शोधपत्र में, हम सिद्ध करते हैं कि ε-ACP एल्गोरिथम द्वारा प्रेरित सन्निकटन त्रुटि पूर्णतः परिबद्ध है, और प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करते हैं कि वास्तविक सन्निकटन त्रुटि शून्य के निकट है।
