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隨著視頻采集和網絡傳輸技術的快速發展以及個人移動終端設備的廣泛使用，大量圖像數據以集合形式存在，集合內在結構的復雜性使得如何度量集合間距離成為圖像集分類的一個關鍵問題．為了解決這一問題。提出了一種基于雙稀疏正則的圖像集距離學習框架（double sparse regularizations for image set distance leaming，簡稱DSRID）．在該框架中，兩集合間距離被建模成其對應的內部典型子結構問的距離，從而保證了度量的魯棒性和判別性．根據不同的集合表示方法。給出了其在傳統的歐式空間以及兩個常見的流形空間。即對稱正定矩陣流形（symmetric positive definite matrices manifold，簡稱SPD manifold）和格林斯曼流形（Grassmann manifold）上的實現．在一系列的基于集合的人臉識別、動作識別和物體分類任務中驗證了該框架的有效性．
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