使用欧氏距离（MatLab）的ROC曲线

Question

尝试理解MatLab中的函数perfcurve。

Information regarding the function令我困惑的是两点。

在一个地方，它说

  

您可以将perfcurve与任何分类器一起使用，或者更广泛地说，使用任何返回输入数据实例的数字分数的方法。按照这里采用的惯例，

     

  
• 分类器为任何给定实例返回的高分表示该实例可能来自正类。
  
• 低分表示该实例可能来自否定类。
  

另一方面，它说

  

perfcurve不对输入得分范围施加任何要求。由于缺乏规范化，您可以使用perfcurve来处理任何分类，回归或拟合方法返回的分数。 perfcurve不对输入分数的性质或不同类别的分数之间的关系做出任何假设。

所以我使用欧几里德距离进行人脸识别，用户识别问题输出用户是否已经注册到数据库中。由于欧几里德距离是不相似性的度量而不是相反的度量，因此较低的分数表示1，较高的分数表示0.我可以将这些输出分数直接用作perfcurve中的参数，还是我需要以某种方式修改它？

这是我目前为基于SIFT的匹配所获得的输出。我的实现存在一些问题，或者情节不正确。我需要搞清楚。