基于稀疏表示的代價(jià)敏感性人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、作為研究熱點(diǎn)之一，稀疏表示技術(shù)在人臉識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的成功。盡管現(xiàn)有的基于稀疏表示的算法能夠取得較高的分類識(shí)別率，它們都假設(shè)所有錯(cuò)誤分類引起的代價(jià)是一樣的。然而，在很多實(shí)際應(yīng)用中，不同的錯(cuò)誤分類引起的代價(jià)是不同的。基于這點(diǎn)考慮，本文提出了兩種基于稀疏表示的代價(jià)敏感性人臉識(shí)別算法。
　　我們首先提出了一種基于稀疏表示的代價(jià)敏感性分類器(SRCSC)。SRCSC方法用稀疏表示的概率模型估計(jì)待識(shí)別樣本的后驗(yàn)概率，并分別計(jì)算所有可能

2、分類的總體錯(cuò)分代價(jià)，最小的總體代價(jià)對(duì)應(yīng)的類別為方法的預(yù)測(cè)類別。SRCSC方法的主要貢獻(xiàn)是將稀疏表示技術(shù)擴(kuò)展到代價(jià)敏感性分類器中，充分利用了稀疏表示技術(shù)和代價(jià)敏感性技術(shù)的特點(diǎn)。
　　我們接著提出了一種代價(jià)敏感的稀疏保持投影方法(CSSPP)。CSSPP方法在計(jì)算訓(xùn)練樣本集的稀疏結(jié)構(gòu)時(shí)考慮了稀疏表示的代價(jià)信息，因而得到的稀疏結(jié)構(gòu)是代價(jià)敏感的。得到代價(jià)敏感的稀疏結(jié)構(gòu)后，CSSPP方法采用稀疏保持投影的方法求出投影變換，并在低維空間中保持