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文檔簡介
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?;谶@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
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