稀疏表示在计算机视觉、信号处理、模式识别、图像处理等领域,特别是在人脸识别领域,引起了广泛的关注。稀疏表示的基本原理是用尽可能少的原子在超完备字典中描述一个信号,它具有区分性,在理论和实际应用中都有较好的声誉。随着人工智能在现实生活中的应用越来越广泛,对快速、可靠的机器学习算法,特别是分类和目标识别算法的需求也越来越大。为此,稀疏表示分类（SRC）是最近提出的一种基于稀疏表示理论的分类方法。由于稀疏表示的区别性,SRC相对于其他著名的分类方法表现出了令人印象深刻的分类性能。在SRC算法中,由于其简单性和低时间复杂度,通常采用贪婪的方法,如正交匹配追踪（OMP）来获得稀疏解。为了获得更精确的稀疏表示,我们利用数据中代表有利模式的先验信息。此先验信息基于支持概率。这样的先验信息表示元素在稀疏向量的某一特定位置的概率为非零。然而,有时先验信息可能不准确,这可能会影响性能。通过解决先验信息不准确的问题,可以进一步提高分类精度。为了获得更精确的稀疏表示,我们利用数据中代表有利模式的先验信息。此先验信息基于支持概率。这样的先验信息表示元素在稀疏向量的某一特定位置的概率为非零。然而,有时先验信息可能不准确,这可能会影响性能。通过解决先验信息不准确的问题,可以进一步提高分类精度。本文提出了基于联合判断的logit加权核正交匹配追踪（LWKOMP-J）算法,它是对已有的基于联合判断的logit加权核正交匹配追踪（LWOMP-J）算法的扩展。LWKOMP-J算法的目标是处理高维空间中不正确的先验信息,而LWOMP-J算法的目标是处理低维空间中不正确的先验信息。该算法首先利用RBF核函数将数据从低维空间映射到高维空间,使分类更加容易。然后在高维空间中,在计算字典原子与电流残差的相关性时,将先验信息作为加法项相加。然而,有时我们先前使用的信息也可能不准确。在LWKOMP-J算法中,为了减少不准确先验信息的负面影响,采用特定的判断机制来实现支持集相关性与先验信息的一致性。实验结果表明,与现有的LWOMP-J算法相比,该算法具有更好的分类性能。此外,为了进一步提高识别率,我们将第一种方案扩展为两阶段方案,并证明了该算法的有效性。基于稀疏表示的两阶段分类（TPSRC）主要由两个识别阶段组成,其中正则化权值在第一阶段开始,在下一阶段更新,以提高识别率。这种提高识别率的原因是TPSRC方案不仅强调最小化测试样本和投影向量之间的l2-norm,而且还强调最小化从该投影向量到训练样本之间的l2-norm。实验结果还表明,本文提出的TPSRC算法性能优于单阶段算法。