在本文中，我们提出了一种用于人脸识别的成本敏感矩阵分解（CSMF）。 为了使人脸表示成本敏感，CSMF采用了更加灵活的特征嵌入策略。 它包含两个主要步骤：（1）用于学习潜在语义表示的矩阵分解和（2）成本敏感的潜在语义回归。 这样，面部图像被嵌入到其标签空间中，从而最大程度地减少了误分类损失。 在扩展耶鲁B和ORL上的实验结果证明了它的有效性。